文章目录前言模型训练全流程1.数据准备2.数据加载3.搭建神经网络4.设置损失函数，优化器5.训练网络模型6.模型测试7.完整代码9.训练结果小结 前言该系列文章会介绍神经网络模型从训练到部署的全流程，对于已经参加工作的人可以快速的了解如何使用深度学习技术满足项目需求；对于学生群体可以实际使用算法，获得入门的成就感，有助于后续对深度学习的理论研究！ 重点强调：本系列没有关于深度学习的详细理论介绍
简介 像OpenAI的GPT-4和谷歌的PaLM这样的大型语言模型已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前还没有能力训练这些模型，完全依赖于少数几个大型科技公司提供技术。在Replit，我们大力投资建设训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在这篇博客文章中，我们将概述如何从原始数据到部署在面向用户的生产环境中训练LLM。我们将讨论沿途遇到的工程挑战，以及我们如何利用我们认为构成现代L
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2024-07-26 16:25:32
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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 ...
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
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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什么是数学规划？数学建模中的数学规划是指利用数学方法和技巧对问题进行数学建模，并通过数学规划模型求解最优解的过程。数学规划是一种数学优化方法，旨在找到使目标函数达到最大值或最小值的变量取值，同时满足一系列约束条件。数学规划包括多种不同类型的问题，其中最常见的包括线性规划（Linear Programming）、整数规划（Integer Programming）、非线性规划（Nonlinear P
什么是数据建模数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。随着前端页面的交互变得更加细腻复杂，原本存放于服务端的状态放置在了前端，类似 flux、redux、mobx、dva、rematch、vuex 的状态管理库也成了每个项目的标配。因为分层理念的普及，前端工程师们需要把更多精力放在数据管理上，数据建模也成了基本功。而建模的产物是数据模型，数据模型是定义数据如何输入
通常，我们的应用程序不需要并行处理成千上万的用户，也不需要在一秒钟内处理成千上万的消息。我们只需要应付数十或数百个并发连接的用户，就可以在内部应用程序或某些微服务应用程序中承受如此大的负担。在这种情况下，我们可以使用某些高级框架/库，这些框架/库在线程模型/已用内存方面没有得到优化，并且仍然可以承受一些合理的资源和相当快的交付时间。但是，有时会遇到这样的情况，即我们的系统部分需要比其他应用程序更好
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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目前Foundation Model或者是大模型，特别地火，接下来介绍什么是大模型，大模型的基本概念；接着看看大模型的实际作用，然后基于这些实际作用，我们简单展开几个应用场景。最后就是介绍支持大模型训练的AI框架。在往下看之前，想抛出几个问题，希望引起大家的一个思考：1）为什么预训练网络模型变得越来越重要？2）预训练大模型的未来的发展趋势，仍然是以模型参数量继续增大吗？3）如何预训练一个百亿规模的
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2024-05-21 08:56:23
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在深度学习和人工智能领域，模型训练是一个复杂且耗时的过程。然而，通过采用预训练模型来训练新的模型，我们可以大大缩短这一过程，提高效率和准确性。预训练模型是一种经过大量数据训练，已经具备一定特征提取和表示能力的模型。这些模型通常作为通用的特征提取器，为各种不同的任务提供有力的特征表示。比如，我们可以将一个预训练的卷积神经网络（CNN）用作特征提取器，然后将它的输出用作支持向量机（SVM）或其他分类器
原创
2023-11-06 10:27:27
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本文介绍了如何利用预训练模型优化大模型的训练过程，包括数据预处理、模型选择、预训练、微调、训练评估以及部署应用等步骤，旨在帮助读者更好地理解和应用预训练模型，提高大模型的训练效率和性能。
原创
2024-05-11 15:03:47
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预训练模型为大模型训练提供了有效的优化方法，包括选择合适的预训练模型、冻结预训练模型的参数以及使用并行训练技术。本文将详细介绍这些方法，并给出实际应用案例和操作建议。
原创
2024-02-18 15:30:39
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# 如何实现Python大模型训练
## 一、流程概述
在实现Python大模型训练的过程中，一般可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 使用模型 |
## 二、具体操作步骤及代码示例
### 1. 准备数据
原创
2024-03-25 07:24:17
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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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在今天的讨论中，我将详细介绍如何有效地解决“ollama训练大模型”问题。通过以下几个部分，我们将深入探讨环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及错误集锦等内容。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的开发环境已经配置完毕。以下是所需的环境以及其版本要求：
| 组件 | 版本 |
| ------------ | ------------
ChatGPTBook/LLMFTProj Name Last commit message Last commit date parent directory .. ChatGLM-6B (Directory) upda
原创
2023-11-15 15:10:01
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CLIP原理解读一. 核心思想通过自然语言处理来的一些监督信号，可以去训练一个迁移效果很好的视觉模型。 论文的作者团队收集了一个超级大的图像文本配对的数据集，有400 million个图片文本的配对， 模型最大用了ViT-large，提出了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），是一种从自然语言监督中学习的有效方法。尝试了30个数据集，都能和之前
上期已经帮忙实现了RGB转RAW_RGB。算法原理不作过多细述：参考如下https://zhuanlan.zhihu.com/p/170610956我参考上述这篇文章进行了复刻算法。所以我们只需要随便找点丰富细节的RGB图就可以开始玩反马赛克反马赛克的主要问题是 伪彩（黄蓝） 细节加强（马赛克感）边缘感知（梯度检测）我写的这些算法主要应用了色比、中值、均值、自适应、边缘感知等概念，算是
预训练(基础知识广泛学) 微调(具体实操岗前学) 后训练(RLHF专业领域深入学) 策略模型、参考模型、价值模型、奖励模型 策略模型：待后训练的大模型 参考模型：初始的策略模型。 奖励模型（RM）：目标是刻画模型的输出是否在人类看来表现不错。即，输入 [提示(prompt)，模型生成的文本] ，输出 ...
