大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~
在大语言模型的训练和应用中,计算精度是一个非常重要的概念,本文将详细解释关于大语言模型中FP32、FP16等精度概念,并说明为什么大语言模型的训练通常使用FP32精度。
在当今的人工智能领域,大型语言模型(LLM)已成为备受瞩目的研究方向之一。它们能够理解和生成人类语言,为各种自然语言处理任务提供强大的能力。然而,这些模型的训练不仅仅是将数据输入神经网络,还包括一个复杂的管线,其中包括预训练、监督微调和对齐三个关键步骤。本文将详细介绍这三个步骤,特别关注强化学习与人类反馈(RLHF)的作用和重要性。
大语言模型的训练和微调的硬件资源要求很高。现行主流的大模型训练硬件一般采用英特尔的CPU+英伟达的GPU进行。主要原因在于二者提供了符合大模型训练所需的计算架构和底层的加速库。但是,最近苹果M2 Ultra和AMD的显卡进展让我们看到了一些新的希望。
大语言模型训练的一个重要前提就是高质量超大规模的数据集。为了促进开源大模型生态的发展,Cerebras新发布了一个超大规模的文本数据集SlimPajama,SlimPajama可以作为大语言模型的训练数据集,具有很高的质量。除了SlimPajama数据集外,Cerebras此次还开源了处理原始数据的脚本,包括去重和预处理部分。官方认为,这是目前第一个开源处理万亿规模数据集的清理和MinHashLSH去重工具。
Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought是近几年十分流行的大模型训练技术,本文主要介绍这三种技术及其差别。
pandas.DataFrame.to_csv和dask.dataframe.to_csv在windows下保存csv文件出现多个换行结果
需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型?大语言模型参数规模与显存大小的关系估算方法~
ChatGPT的强有力挑战者HuggingChat发布——速度很快,不过水平略差~~
又一个国产开源大模型发布:前腾讯创始人创业公司元象发布XVERSE-13B,超过Baichuan-13B,与ChatGLM2-12B齐平!但免费商用授权!
5月3日,2个重磅开源的AI模型发布:Replit代码补全大模型和LLaMA复刻版OpenLLaMA发布
开源大语言模型再次大幅进步:微软团队开源的第二代WizardLM2系列在MT-Bench得分上超过一众闭源模型,得分仅次于GPT-4最新版