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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# 使用Python训练大语言模型的实用指南
在近年来，预训练的大语言模型（如GPT、BERT等）在自然语言处理领域取得了显著的成就。这些模型能够显著提升文本分析、生成和理解的能力。那么，如何使用Python快速训练一个大语言模型？在这篇文章中，我们将通过一个实际示例，解决情感分析的问题，并借助Python进行实验。
## 实际问题：情感分析
情感分析是自然语言处理中一个重要的应用。它的目标
原创
2024-10-23 05:52:54
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代码补全快餐教程(4) - 训练语言模型一个强大的语言模型可以是其他任务的良好基础。预训练的模型就为我们提供了一个强大的语言模型基础，在些基础上，我们进行微调，就可以实现满足特殊需求的模型。 我们先做实操，然后再讲解相关理论。代码数据准备严格来讲，进行代码数据准备需要做代码的排重，后面讲到相关论文时我们会讲到。 现在我们就用个最简单的办法，将代码先拼接在一起。我们写个小脚本，将transforme
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2024-07-18 18:42:38
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笔者最近在挑选开源的语音识别模型，首要测试的是百度的paddlepaddle； 测试之前，肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点，于是有此篇先导文章。笔者看到的音频解析主要有几个：soundfileffmpylibrosa 文章目录1 librosa1.1 音频读入1.2 音频写出1.3 librosa 读入 + PySoundFile写出1.4 从其他库转为librosa格式2 PySound
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2023-11-08 20:11:22
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现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。使用一个高层次的接口设计和训练深学习模型，需要根据你的编程语言，平台和目标应用程的选择一个最适合你需要的深度学习框架，下面我们捋一捋目前业界常用的深度学习框架：Caffe 是由神经网络中
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2023-12-09 21:26:22
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导语：EMNLP，自然语言处理经验方法会议（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing），是由国际语言学会（ACL）下属的SIGDAT小组主办的自然语言处理领域的顶级国际会议，也是自然语言算法的A类会议。 根据EMNLP2020官方数据，今年共审阅论文3359篇，接收754篇，接收率为22.4%。在AMiner平台E
©作者 | 常馨学校 | 北京邮电大学硕士生研究方向 | NLP、信息检索Abstract基于自动编码器的语言模型在 Dense Retrieval（DR）中受到越来越多的关注，因为其训练编码器输出高质量的 embedding，从而可以用于对输入文本进行重构。然而，在本文作者发现，低重构损失的自动编码器语言模型可能会利用语言模式走捷径，强大的解码器自身可能
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2024-08-28 22:59:10
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写在前面大模型纵横的时代，不仅大模型越来越卷，就连大模型相关综述也是越来越卷。今天给大家带来一篇大语言模型指令调优最新综述，全名为《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》，知乎@龟壳，刘聪整理。Paper: https://arxiv.org/pdf/2308.10792.pdf
知乎：https://zhuanlan.zhi
提问的智慧How To Ask Questions The Smart Way Copyright © 2001,2006,2014 Eric S. Raymond, Rick Moen 本指南英文版版权为 Eric S. Raymond, Rick Moen 所有。 原文网址：http://www.catb.org/~esr/faqs/smart-questions.html Copyright
预训练语言模型（PLMs）内容来自AACL 2022 Tutorial：https://d223302.github.io/AACL2022-Pretrain-Language-Model-Tutorial/https://d223302.github.io/AACL2022-Pretrain-Language-Model-Tutorial/lecture_material/AACL_2022_t
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2024-05-13 14:59:58
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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
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2024-03-05 22:39:45
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目录概述预训练语言模型BertBERT模型总体结构ELMo、GPT、Bert的模型架构的区别BERT模型输入BERT模型预训练任务Masked LMNext Sentence PredictionFine-tunning总结概述BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是论文BERT: Pre-training o
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2024-07-04 10:04:58
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0. 综述 首先check out输入法项目的代码：$ git clone git://github.com/sunpinyin/sunpinyin.git sunpinyin的代码包括三个部分，src/slm目录下是统计语言模型的代码（slm: statistical language model），src/ime-core目录下是和输入法相关的接口（ime: input method eng
目录收集或制造数据集下载并解压安装python依赖编写训练脚本执行训练脚本开始训练编写推理脚本启动推理脚本测试注意我们之前讲过了如何部署一个别人已经训练好的AI模型、也学会了如何微调一个AI模型，也讲了预训练模型和微调模型的区别，那本文就聊聊如何从零训练一个语言模型吧！收集或制造数据集在机器学习中，数据集的收集是非常重要的一步，质量高或者相关性高的数据集对模型的训练有非常大的帮助。如下两份数据集可
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2024-06-05 11:45:22
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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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01原理介绍在研究生实习时候就做过语言模型的任务，当时让求PPL值，当时只是调包，不求甚解，哈哈哈，当时也没想到现在会开发这个评价指标，那现在我来讲一下我对这个指标的了解，望各位大佬多多指教。这个困惑度是如何发展来的呢？在得到不同的语言模型（一元语言模型、二元语言模型....）的时候，我们如何判断一个语言模型是否好还是坏，一般有两种方法：1. 一种方法将其应用到具体的问题当中，比如机器翻译、spe
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2024-03-24 10:11:26
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本教程最初是为 Meta 的基础设施团队编写的，目标读者是没有 LLM 建模专业背景、但希望深入了解后训练并能够参与贡献的基础设施工程师。我认为这类工程师的群体非常庞大：随着强化学习逐渐成为主流，我们需要新的基础设施来提升生产力，因此弥合这一差距至关重要！我现在将其更广泛地分享，希望 PyTorch Foundation 内有相似背景和兴趣的更多同事也能像我们团队一样从中受益。
随着预训练模型在各大榜单的不断屠榜，学术界和工业界对于预训练模型的研究也愈加狂热。预训练语言模型一般基于海量语料，消耗大量的硬件资源以及时间成本，利用无监督的方法学习一个语言模型，随之应用到各种任务中，带来效果上的提升。贝壳找房作为中国互联网房产领域领先的服务平台，业务场景中包含了大量的自然语言处理任务，积累了大量的房产领域文本语料，如何更好的利用这些海量的语料，完成各种业务场景的提效，是贝壳找房
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2024-05-16 22:29:54
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大型语言模型ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 开发。它是一种基于深度学习的模型，能够模仿人类的语言表达能力，例如对话、文章创作等。ChatGPT 的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它的基础是一种叫做 Transformer 的模型结构。这个结构能够处理长文本序列，同时保留语法和语义的信息。而 ChatGPT 就是在这个结构的基础上
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2024-08-22 19:46:16
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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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