听说 OpenMMLab 2.0 系列直播有彩蛋？有发现的小伙伴吗，举个手~没错，咱们 OpenMMLab 大家庭又迎来了新成员 MMYOLO~本次 OpenMMLab 2.0 迎来开源后最大版本升级：新架构、新算法、新生态，作为其中重要成员之一的 MMDetection 也推出 3.0 全新版本。基于全新训练引擎 MMEngine ，MMDetection V3.0 的核心架构焕然一新，除了已经
介绍基于大规模预训练 LLM 的语言模型彻底改变了自然语言处理领域。因此，使机器能够以惊人的准确性理解和生成类似人类的文本。要真正欣赏 LLM 的功能，必须深入研究其内部工作原理并了解其架构的复杂性。通过揭开 LLM 语言模型架构背后的奥秘，我们可以获得有关这些模型如何处理和生成语言的宝贵见解，为语言理解，文本生成和信息提取进步铺平道路。在这篇博客中，我们将深入探讨 LLM 的内部运作，并揭示使他
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2024-09-20 12:31:05
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要了解大模型训练难，我们得先看看从传统的分布式训练，到大模型的出现，需要大规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。从分布式训练到大规模训练常见的训练方式是单机单卡，也就是一台服务器配置1块AI芯片，这是最简单的训练方式。随着数据量的增加，希望加快模型的训练速度，于是出现了单机多卡，多块AI芯片并行，以一台机器上配置8块AI芯片为例，把数据切分成8份，分别在8块AI芯片上都跑一次B
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2024-08-15 13:59:55
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万亿大模型的落地成本，被打下来了：现在，最快用256张卡，1天内就能训练完成，成本直接降至原来的1/8。这项最新进展，来自腾讯混元AI大模型。这也是国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型。具体技术详情，一起来看研究团队怎么说~随着AI技术不断发展，AI大模型（又称预训练模型）逐渐成为产业中最火热的技术名词。预训练模型是指预先训练好，具有相对通用性的“一套算法”，具有“巨量数据、巨量算力、巨量模型
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2023-11-29 10:22:11
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看了很多大模型平台，基本上这些平台都开源了模型建立过程，训练和微调数据等整个过程和脚本在github上描述的也比较详细，很多AI人员也分享了很多模型训练过程。经过多次比较选择，感觉还是LLaMA还是比较好，称为羊驼，国内在这个模型基础上，增强了中文能力，考虑到租用GPU成本问题，采用7B模型。在租用资源之前，首先在笔记本电脑上部署LLaMA.CPP，使用大模型部署成功，因为资源不足，又没有GPU，
参考hugging face的文档介绍：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism，以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 随着现在的模型越来越大，训练数据越来越多时，单卡训练要么太慢，要么无法存下整个模
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2023-09-26 10:08:42
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作者：amitness导读有点像词向量预训练模型，这个框架可以作为很多视觉相关的任务的预训练模型，可以在少量标注样本的情况下，拿到比较好的结果。The Illustrated SimCLR FrameworkPublished March 04, 2020 in illustrationhttps://amitness.com/2020/03/illustrated-simclr/近年来，众多的自
© 作者｜陈昱硕本文分为三部分介绍了大模型高效训练所需要的主要技术，并展示当前较为流行的训练加速库的统计。引言：随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。为了提高预训练模型的泛化能力，近年来预训练模型的一个趋势是参数量在快速增大，目前已经到达万亿规模。但如此大的参数量会使得
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2024-05-21 19:11:48
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文章目录一 模型训练1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则二 超参优化1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法1）使用提前停止来确定训练的迭代次数2）让学习率从高逐渐降低3）宽泛策略4）小批量数据(mini-batch)大小不必最优 一 模型训练1.基于高层API训练模型通过Model.prepare接口来对训练进行提前的配置准备工作，包括
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2024-07-05 14:41:41
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大模型多模态训练模型技术架构的描述
随着人工智能和深度学习技术的不断发展，大模型多模态训练已成为研究热点。多模态训练模型能够处理图像、文本、语音等多种数据类型，提升了模型对复杂场景的理解与适应能力。在2020年代初，随着Transformer架构的崛起，越来越多的研究者开始探索如何高效构建和训练这些大模型，以满足日益增长的应用需求。
1. 背景描述
- **2020年**: 研究者们
1. 什么是DAG宽依赖是划分Stage的依据。DAG的边界
开始:通过SparkContext创建的RDD结束:触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的DAG一个job和一个DAG有什么样的关系？
触发一个job形成一个DAG注意:一个Spark应用中可以有一到多个DAG，取决于触发了多少次Action一个DAG中会有不同的阶段/stage，划分阶段/stage的依据就是宽依赖一
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2023-12-18 18:10:33
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1.Warmup（热身）和余弦衰减（Cosine Decay）是深度学习训练中「学习率调度」的黄金组合，核心是解决「训练初期不稳定」和「后期难收敛」的问题，以下结合实操逻辑、实现方式和关键细节，帮你彻底落地这两个技巧： Warmup 的目的：训练初期，梯度估计和 batch norm/layer n ...
随着人工智能技术的快速发展，大模型语言模型的出现引起了广泛关注。松果财经消息，昆仑万维和奇点智源合作自研的「天工」3.5即将发布，并将于4月17日启动邀请测试，而这也是中国第一个真正实现智能涌现的国产大语言模型。一、「天工」3.5，“首”当其冲在目前的自然语言处理技术中，大模型是近年来的发展趋势。然而，由于自然语言处理任务需要的是能够理解和推理的智能化，而非简单的模式匹配。因此尽管大模型的规模越来
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2023-12-13 06:35:40
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今天就简单来聊一下这个问题。1、是有监督还是无监督事实上，很多自然语言处理（NLP）的模型，尤其是上文提到的大语言模型（如GPT系列），都是通过无监督学习或自监督学习的方式进行训练的。也就是说它们不需要人工标注的标签来进行训练。试想一下，训练 GPT 的数据样本大多来自于互联网，如果需要对这些数据进行标注的话，会花费大量的人力，并且很多长文本是没有办法或者很难去标注的。因此这类模型的训练采用的基本
目录CNN 卷积层：线性层：CNN 卷积层： 局部感受野（local receptive fields）：图像的空间联系是局部的，就像人通过局部的感受野去感受外界图像一样，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局的信息了。LeNet-5网络模型 大小计算：C1： 5 x 5 x 20 = 500，5x5卷积核， 20个feature
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2024-01-16 20:03:59
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1.构造验证集在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低，但测试误差的走势则不一定。 在模型的训练过程中，模型只能利用训练数据来进行训练，模型并不能接触到测试集上的样本。因此模型如果将训练集学的过好，模型就会记住训练样本的细节，导致模型在测试集的泛化效果较差，这种现象称为过拟合（Overfitting）。与过拟合相对应
网络模型、网络连接网络模型OSI模型：应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层网络连接Socket(套接字)流套接字（sock_stream）数据报套接字(sock_dgram)原始套接字（sock_raw） 网络模型OSI模型：百度百科-OSI模型开放式系统互联通信参考模型（英语：Open System Interconnection Reference Model，缩写为 OSI），简
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2024-10-19 20:55:49
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本博客对pytorch在深度学习上的使用进行了介绍，本博客并不会对怎么训练一个好的模型进行介绍（其实我也不会），我觉得训练一个好的模型首先得选对一个模型（关键的问题在于模型如何设计），然后再经历一遍玄学调参，大概就能得到一个比较好的模型了。我仍只有半只脚在机器学习的门内（深度学习我觉得其实就是机器学习的延伸），大佬避过。一、创建模型 其实现在有很多关于机器学习的库（python 的
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2024-05-28 11:29:44
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# 大模型推理网络架构解析
在人工智能领域，大模型（如GPT-3、BERT等）正在逐步改变我们与机器的互动方式。为了充分利用这些大模型的能力，我们需要理解其推理网络架构。本文将从基本概念入手，逐步深入，最后提供一个代码示例来具体展示这一概念。
## 1. 什么是大模型推理网络架构？
大模型推理网络架构是指用于处理和生成语言的大型深度学习模型的结构。它们通常使用Transformer网络架构，
原创
2024-09-19 04:47:26
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一、模型训练1、模型选择定义：面向任务，选择最优的建模方法和参数。建模可以使用不同的 “图纸” ：Logistic、SVM、Bayes ，根据三个不同的图纸，选择最像任务目标的模型。这是一种 的过程。根据Logistic回归，设置不同的参数，比如Logistic回归有个参数alpha，分别设置为0.8、1、5 会生成出三个不同的模型。 根据不同的模型结果，我们可以判断哪个参数值最佳。这也是一种
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2024-05-13 12:19:28
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