大模型算法面试题在指令微调中，如何设置、选择和优化不同的超参数，以及其对模型效果的影响？在指令微调中，如何选择最佳的指令策略，以及其对模型效果的影响？llama, glm，bloom等现有大模型的数据处理，训练细节，以及不足之处模型架构的优化点，包括但不限于attention, norm, embedding解决显存不够的方法有哪些？请解释P-tuning 的工作原理，并说明它与传统的 fine-
大模型”在现代AI领域的概念是指一种拥有超大规模参数和超大规模数据的深度学习模型，它可以实现很多复杂和高级的人工智能任务，但也带
大模型通常指参数数量超过1亿的模型。随着技术的发展，大模型的规模不断扩大，现在已经出现了参数数量达到万亿级别的模型。大语言模型（LLM）专注于处理和生成自然语言文本。
传统模型通常需要大量的标注数据来训练，而大模型可以通过无监督学习或自监督学习从大量未标注的数据中学习。大模型的训练和维护
简介大型语言模型，如OpenAI的GPT-4或Google的PaLM，已经席卷了人工智能领域。然而，大多数公司目前没有能力训练这些模型，并且完全依赖于只有少数几家大型科技公司提供技术支持。在Replit，我们投入了大量资源来建立从头开始训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在本文中，我们将概述我们如何训练LLM（Large Language Models），从原始数据到部署到用户面向生产环境。我们
文章目录理解 n-gram介绍神经语言模型神经概率语言模型Word2VecCBOWSkip-gramfastText词表示模型的全局向量实现语言模型训练嵌入模型可视化嵌入向量概括在本节中，我们将讨论循环网络、自然语言和序列处理。我们将讨论自然语言处理中最先进的技术，例如序列和注意力模型，以及谷歌的 BERT。本章是几章中的第一章，我们将在自然语言处理( NLP ) 的背景下讨论
作者 | 我爱雪糕 整理 | NewBeeNLP 写在前面先说下感受吧。本人在周日投递简历，隔天周一hr就约了周四的面试，结果那天是2面视频技术面+hr面直接走完了，周五内推的学长就告诉我过了，紧接着就是offer call。整体投递+面试+发录用通知函的时间不到一周，而且面试官都是和简历对口的，整体体验非常棒。PS：offer call
大模型AI知识评测在这个信息爆炸的时代，如何高效地学习和评测知识一直是一个备受关注的话题。人工智能技术提供了
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2023-10-19 11:29:11
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来源：轩辕重出武圣人@大模型与小场景恶意行为者或高级持续性威胁（APT）对LLM（语言模型）进行未经授权的访问和泄露。当具有高价值知识产权的LLM模型被泄露、物理盗窃、复制或提取权重和参数以创建功能等效的模型时，就会发生这种情况。LLM模型盗窃的影响可能包括经济和品牌声誉损失、竞争优势受到侵蚀，以及未经授权使用模型或未经授权访问模型中包含的敏感信息。随着语言模型变得越来越强大和普及，LLM模型盗窃
原创
2023-09-29 13:22:54
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有这么一句话，那就是AI大模型分两种，一种是大模型；另一种是华为大模型。 如果从技术角度来分析，华为的技术不
前言转眼9月了，秋招不知道条有没有过半，只是大致投了几家感兴趣的。（当舔狗是没有好下场的！）。浅浅罗列了些最近秋招被问到的好问题（个人感觉），受限于知识面浅薄，有些问题当时直接干晕了（红温了属于是），但问题是不错的，所以抛砖引玉，看看有没有大佬给出更好的回答呢，如果能帮上大家就更好啦。Triton (openai 版)今年确实挺火的，肉眼可见zhihu上多了很多相关的优秀博客，互联网大厂想用它写算
Gartner 将生成式 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一，MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一，甚至将 Generative AI 称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。近来，腾讯发布的混元 AI 万亿大模型登顶权威中文测评基准 CLUE 榜并超越人类水平。混元 AI 大模型采用
开源案例地址：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE 其他的框架也会集成相关的大模型一、介绍二、大模型技术概述算法数据算力 大模型成为新方向 NLP大模型突破 价值，降本（数据，算力）增效 通用性底座 少数据，少算力，时间短 理解和生成的能力提升 文图生成 原理介绍 大模型技术发展 全局信息和高并发性 预训练模型三剑客 预训练 超大规模模型 小样本性能提升 通用
分布式训练系统包括多个组成部分，如AI集群架构、通信机制、并行技术等。基于这些内容，我们可以设计出不同的大模型算法。下面我们简单讲述下大模型的发展脉络，大模型的结构以及SOTA大模型算法。大模型发展脉络随着2017年Transformer结构的提出，使得深度学习模型参数突破了1亿，Transformer 取代RNN、CNN进入大模型时代。2018年谷歌发布了BERT，便一举击败 11 个 NLP
# 实现NLP与CV大模型的流程指南
在当今的科技领域，NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）大模型成为了热门话题。这两种技术结合在一起，可以为我们带来更强大的应用能力，例如图像语义理解和多模态搜索等。本文将为刚入行的小白开发者提供一个清晰的实现流程，以及每一步的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现NLP与CV大模型的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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华为终于又透露了大模型的消息。 大模型新产品将于今年7月初发布，据了解，这款大模型产品是一款多模态千亿级大模型产品，其客户主要面向To B/G政企端客户。这也让华为在大模型领域的野心逐渐摆上台面。天眼查搜索发现，华为申请注册了两枚“HUAWEI NETGPT”商标，国际分类为科学仪器、网站服务，当前商标状态为申请中。更有意思的是，华为已成功注册多枚“盘古”“PANGU”商标。华为向媒体表示了，最新
大模型训练方法：1. MoEOutrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer.motivation现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。为了解决这个问题，即将大模型拆分成多个小模型，对于一个样本来说，无需经过所有
在人工智能(artificial intelligence, AI)的宏伟画卷上，大模型如同绚烂的星辰，照亮了技术的未来，不仅重塑了人们对技术的认知，更在无数行业中悄然引发变革。然而，这些智能技术并非完美，也存在风险和挑战。在此，我们将揭开大模型的神秘面纱，分享其技术与特点，剖析其发展与挑战，一窥AI时代的风采。大模型例如生成式预训练(generative pre-trained transfor
大模型时代下做科研的四个思路0. 视频来源：1. 提高效率（更快更小）1.1 PEFT介绍(parameter efficient fine tuning)1.2 作者的方法1.3 AIM效果1.3.1AIM 在 K400 数据集上的表现1.3.2AIM 在 Something-Something 数据集、K700 数据集和 Diving-48 数据集上的表现2.调用已训练好的模型做应用3.做即
如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
