-
大规模语言模型从理论到实践 LLaMA分布式训练实践
大规模语言模型从理论到实践 LLaMA分布式训练实践 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着深度学习的快速发展，大规模语言模型（La...
-
论文分析｜高效长文本生成的技术与应用
Preface 前言 目前大模型公司很多在追求长文a本， 对算力需求极大，如何能够现实地处理该问题很重要。特别是随着Transformer模型尺寸和复杂性的增长，它们在训练期间的内存需求呈指数级增加。 语言模型训练的瓶颈在于显存占用非常大，这需要创...
-
探索Llama 3.1 : 405B参数模型：部署、硬件配置、测试与训练的心得
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。MetaAI最新发布的Llama 3.1 : 405B参数模型，凭借其庞大的参数规模和先进的架构，展...
-
一文看懂llama2（原理&模型&训练）
Llama2（大型语言模型2） Llama2（大型语言模型2）主要基于近年来火爆的Transformer架构。下面是Llama2的几个核心原理： Transformer 架构: Llama2采用了Transformer网络，它通过自注意力机制来处理...
-
llama-factory源码详解——以DPO为例
本文记录了我在学习 llama-factory过程中对代码运行过程的梳理 代码入口——src/train.py from llamafactory.train.tuner import run_exp def main( : run_exp...
-
LLAMA Factory: 简洁高效的大语言模型训练平台
LLAMA Factory: 简洁高效的大语言模型训练平台 LLaMA-Factory易于使用的LLM微调框架（LLaMA, BLOOM, Mistral, 百川， Qwen, ChatGLM）。项目地址:https://gitcode.com/gh_...
-
【项目记录】LLaMA-Factory + ModelScope 指令监督微调
LLaMA-Factory是大模型微调框架，内部集成了多种微调方法，可以直接调用。 具体做法可以从官方github上找到：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md...
-
部署LLaMA-Factory及微调大模型测试
安装过程 安装依赖 按照GitHub上介绍的过程安装即可GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMshttps://github.com/hiyouga...
-
第43篇：实现企业级大型AIGC项目：模型并行与分布式训练
在构建企业级大型AIGC（人工智能生成内容）项目时，模型并行与分布式训练是提升计算效率和处理能力的关键技术。随着模型规模和数据量的不断增长，单台设备的计算能力往往无法满足需求。因此，利用多台设备进行并行计算和分布式训练成为了必然选择。本文将深入讲解模型并行...
-
Stable Diffusion秋叶AnimateDiff与TemporalKit插件冲突解决
文章目录 Stable Diffusion秋叶AnimateDiff与TemporalKit插件冲突解决 描述 错误描述：找不到模块imageio.v3 解决： 参考地址 其他文章推荐： 专栏 ： 人工智能基础知识点 专栏：大语言模型LL...
-
【人工智能】一文看懂 LLaMA 2：原理、模型与训练
LLaMA 2（Large Language Model for AI Modeling and Assistance）是近年来广受关注的大规模语言模型之一。它被广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、机器翻译和问答系统。本文将深入介绍LLaMA...
-
一文看懂Llama 2：原理、模型与训练
一文看懂Llama 2：原理、模型与训练 Llama 2是一种大规模语言模型（LLM），由Meta（原Facebook）研发，旨在推动自然语言处理（NLP）领域的发展。本文将详细介绍Llama 2的原理、模型架构及其训练方法，以帮助读者深入理解这一技术...
-
[Bug]使用Transformers 微调 Whisper出现版本不兼容的bug
错误的现象 ImportError Traceback (most recent call last <ipython-input-20-6958d7eed552> in ( from transformers...
-
20K star！搞定 LLM 微调的开源利器LLaMA Factory
20K star！搞定 LLM 微调的开源利器LLaMA Factory 关于LLM 微调 优化型技术 计算型技术 LLaMA Factory 是什么 使用 LLaMA Factory 模型导出 LLaMA-Factory 结构 总结 项目...
-
快手版Sora「可灵」开放测试：生成超120s视频，更懂物理，复杂运动也能精准建模
什么？疯狂动物城被国产AI搬进现实了？ 与视频一同曝光的，是一款名为「可灵」全新国产视频生成大模型。 它采用了Sora相似的技术路线，结合多项自研技术创新，生成的视频不仅运动幅度大且合理，还能模拟物理世界特性，具备强大的概念组合能力和想象力。 数据上看...
-
什么是LLM大模型训练，详解Transformer结构模型
本文分享自华为云社区《LLM 大模型学习必知必会系列(四 ：LLM训练理论篇以及Transformer结构模型详解》，作者：汀丶。 1.模型/训练/推理知识介绍 深度学习领域所谓的“模型”，是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解，我们以一...
-
昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE 性能强劲成本更低
在大模型技术迅速发展的背景下，昆仑万维公司开源了一个具有里程碑意义的稀疏大型语言模型Skywork-MoE。这个模型不仅在性能上表现出色，而且还大幅降低了推理成本，为应对大规模密集型LLM带来的挑战提供了有效的解决方案。 Skywork-MoE模型特点:...
-
昆仑万维宣布开源 2 千亿稀疏大模型 Skywork-MoE
2024年6月3日，昆仑万维宣布开源了一个性能强劲的2千亿稀疏大模型，名为 Skywork-MoE。这个模型是在之前开源的 Skywork-13B 模型的基础上扩展而来的，是首个完整应用并落地 MoE Upcycling 技术的开源千亿级 MoE 大模型。...
-
7B？13B？175B？解读大模型的参数
大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。 这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中...
-
32专家MoE大模型免费商用！性能全面对标Llama3，单token推理消耗仅5.28%
每个token只需要5.28%的算力，精度就能全面对标Llama 3。 开源大模型，再添一位重量级选手—— 来自浪潮信息的32专家MoE模型，源2.0-M32。 不仅拥有极高的回报投入比，而且全面开放，训练代码和模型权重都可任意下载，商业使用也免费、无需...
-
探秘Faster Whisper：一款加速 Whisper 模型训练的高效工具
探秘Faster Whisper：一款加速 Whisper 模型训练的高效工具 项目地址:https://gitcode.com/SYSTRAN/faster-whisper 在自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构的模型如Whis...
-
DLRover 如何拯救算力浪费？10 分钟自动定位故障机，1 秒内保存 Checkpoint！
欢迎大家在 GitHub 上 Star 我们： 分布式全链路因果学习系统 OpenASCE:https://github.com/Open-All-Scale-Causal-Engine/OpenASCE 大模型驱动的知识图谱 OpenSPG:http...
-
理论+实践，带你了解分布式训练
本文分享自华为云社区《大模型LLM之分布式训练》，作者： 码上开花_Lancer。 随着语言模型参数量和所需训练数据量的急速增长，单个机器上有限的资源已无法满足大语言模型训练的要求。需要设计分布式训练（Distributed Training）系统来解决...
-
史上最大重建25km²！NeRF-XL：真正有效利用多卡联合训练！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 原标题：NeRF-XL: Scaling NeRFs with Multiple GPUs 论文链接：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/nerfx...
-
2024-03-26 AIGC-大模型学习路线
摘要: 2024-03-26 AIGC-大模型学习路线 大模型学习路线 建议先从主流的Llama开始，然后选用中文的Qwen/Baichuan/ChatGLM，先快速上手体验prompt工程，然后再学习其架构，跑微调脚本 如果要深入学习，建...
-
提高 AI 训练算力效率：蚂蚁 DLRover 故障自愈技术的创新实践
本文来自蚂蚁 DLRover 开源负责人王勤龙（花名长凡）在 2024 全球开发者先锋大会(GDC 的分享——《DLRover 训练故障自愈：大幅提升大规模 AI 训练的算力效率》。 王勤龙，长期在蚂蚁从事 AI 基础设施的研发，主导了蚂蚁分布式训练的弹...
-
马斯克突发Grok 1.5！上下文长度至128k、HumanEval得分超GPT-4
就在刚刚，马斯克Grok大模型宣布重大升级。 难怪之前突然开源了Grok-1，因为他有更强的Grok-1.5了，主打推理能力。 来自xAI的官方推送啥也没说，直接甩链接。主打一个“字少事大” 图片 新版本Grok有啥突破？ 一是上下文长度飙升，从8192...
-
开源11天，马斯克再发Grok-1.5！128K代码击败GPT-4
Grok-1官宣开源不过半月，新升级的Grok-1.5出炉了。 刚刚，马斯克xAI官宣，128K上下文Grok-1.5，推理能力大幅提升。 并且，很快就会上线。 11天前，Grok-1模型的权重和架构开源，展示了Xai在去年11月之前取得的进展。 Gr...
-
Grok-1.5官网体验入口 马斯克xAI最新超长文本模型使用地址
当地时间 3 月 28 日，人工智能初创公司xAI宣布即将推出Grok-1.5模型，该模型具有长语境理解和高级推理能力。不久后，Grok-1.5将向X平台的用户和早期测试者开放。 Grok-1.5是一种先进的大型语言模型，具有出色的长文本理解和推理能力。它...
-
X AI 发布Grok-1.5更新：性能显著提升 支持128K上下文长度
昨天，X AI 发布了其最新的大型语言模型更新——Grok-1.5。该版本在编码和与数学相关的任务中表现出了显著的性能提升。 据详细介绍，Grok-1.5在 MATH 基准测试中获得了50.6%的分数，在 GSM8K 基准测试中获得了90%的分数，这标志着...
-
llama factory学习笔记
模型 模型名 模型大小 默认模块 Template Baichuan2 7B/13B W_pack baichuan2 BLOOM 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value - BLOOM...
-
【在线回放】NVIDIA GTC 2024 大会 | 如何降低 AI 工程成本？蚂蚁从训练到推理的全栈实践
本文内容来源于蚂蚁集团 AI Infra部门负责人张科，在 GTC 2024 大会 China AI Day 线上专场的演讲。在演讲中张科分享了 AI 工程当前的现状和主要挑战，以及蚂蚁集团在 AI 工程领域的实践经验和开源项目，也欢迎 AI 工程领域的同...
-
50+国内外大模型专家齐聚，全球机器学习技术大会第二批嘉宾阵容公布！
50+ 国内外大模型重磅专家 智谱、百川、零一万物、智源、面壁智能 微软、阿里通义、小米、北大、复旦 eBay、恒生、达观、金山、度小满等 共同探讨 AI 前沿发展与落地实践 全球机器学习技术大会第二批嘉宾重磅出炉 Daniel Povey 博士毕业于英...
-
字节万卡集群技术细节公开：2天搞定GPT-3训练，算力利用率超英伟达Megatron-LM
随着对Sora技术分析的展开，AI基础设施的重要性愈发凸显。 来自字节和北大的一篇新论文在此时吸引关注： 文章披露，字节搭建起的万卡集群，能在1.75天内完成GPT-3规模模型（175B）的训练。 具体来说，字节提出了一个名为MegaScale的生产系...
-
使用deepspeed继续训练LLAMA
目录 1. 数据训练配置 2. 模型载入 3. 优化器设置 4. DeepSpeed 设置 5. DeepSpeed 初始化 6. 模型训练 LLAMA 模型子结构： 1. 数据训练配置 利用 PyTorch 和 Transfo...
-
拼多多大模型团队招兵买马；披荆斩棘的AI博士们；淘宝双十一AIGC设计经验分享；亚马逊免费AI技能培训；Claude新版本支持200K token | ShowMeAI日报
👀日报&周刊合集 | 🎡生产力工具与行业应用大全 | 🧡 点赞关注评论拜托啦！ 👀 拼多多杀入大模型，年薪百万招兵买马 https://careers.pinduoduo.com/jobs 拼多多已经成立了一个数十人的...
-
谷歌官宣TensorFlow-GNN 1.0发布！动态和交互采样，大规模构建图神经网络
2005年，划时代之作「The Graph Neural Network Model」的问世，将图神经网络带到每个人面前。 在此之前，科学家处理图数据的方式是，在数据预处理阶段，将图转换为一组「向量表示」。 而CNN的出现彻底改变这种信息丢失的弊端，近2...
-
【AIGC扫盲】人工智能大模型快速入门
人工智能大模型的技术框架主要有以下几种： TensorFlow：这是一个由Google Brain团队开发的开源库，用于进行高性能数值计算，特别是用于训练和运行深度学习模型。TensorFlow提供了一种称为计算图的编程模型，它允许用户定义复杂的计算...
-
三篇论文解决「语义分割的优化和评估」难题！鲁汶/清华/牛津等联合提出全新方法
优化语义分割模型常用的损失有Soft Jaccard损失，Soft Dice损失和Soft Tversky损失，但它们都和软标签不兼容，所以无法支持一些重要的训练技术（例如标签平滑，知识蒸馏，半监督学习，多标注员等）。 另一方面，语义分割常用的评价指标...
-
【部署LLaMa到自己的Linux服务器】
部署LLaMa到自己的Linux服务器 一、官方方法（知道就好，具体操作用不上这个） 1、Llama2 项目获取 方法1：有git可以直接克隆到本地 方法2：直接下载 2、LLama2 项目部署 3、申请Llama2许可 4、下载模型权重...
-
LLaMA Efficient Tuning
文章目录 LLaMA Efficient Tuning 安装 数据准备 浏览器一体化界面 单 GPU 训练 train_bash 1、预训练 pt 2、指令监督微调 sft 3、奖励模型训练 rm 4、PPO 训练 ppo 5、DPO 训练...
-
人工智能时代：让AIGC成为你的外部智慧源（文末送书）
🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：数据结构、网络奇遇记🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。 文章目录 📋前言 一. 什么是AIGC? 二. AIGC如何运作？ 2.1 步骤一：收集数据 2.2 步骤二：模型训练 2.3 步骤三：内容生成...
-
LLaMA Board: 通过一站式网页界面快速上手 LLaMA Factory
原文：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 👋 加入我们的微信群。 [ English | 中文 ] LLaMA Board: 通过一站式网页界面快速上手...
-
AIGC和ChatGPT推进百度、阿里、腾讯、华为大模型技术创新
AIGC | PC集群 | PC Farm | GPU服务器 生成式AI | Stable Diffusion | ChatGPT 2022 年 12 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一种高性能计算的大型语言生成模型。它的出现推动了人...
-
五种资源类别，如何提高大语言模型的资源效率，超详细综述来了
近年来，大型语言模型（LLM）如 OpenAI 的 GPT-3 在人工智能领域取得了显著进展。这些模型，具有庞大的参数量（例如 1750 亿个参数），在复杂度和能力上实现了飞跃。随着 LLM 的发展趋势朝着不断增大的模型规模前进，这些模型在从智能聊天机器...
-
拆掉英伟达护城河，细节曝光！世界最快超算用3072块AMD GPU训完超万亿参数LLM
用AMD的软硬件系统也能训练GPT-3.5级别的大模型了。 位于美国橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）的全世界最大的超算Frontier，集合了37888个MI250X GPU和9472个Epyc 7A53 C...
-
实战AI大模型：AIGC及经典模型
今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的...
-
国内多所高校共建开源社区LAMM，加入多模态语言模型大家庭的时候到了
ChatGPT问世以来，大语言模型（LLM）实现了跳跃式发展，基于自然语言进行人机交互的AI范式得到广泛运用。然而，人类与世界的交互中不仅有文本，其他诸如图片、深度等模态也同样重要。然而，目前的多模态大语言模型（MLLM）研究大多数闭源，对高校和大多数研...
-
AIGC之GPT-4：GPT-4的简介(核心原理/意义/亮点/技术点/缺点/使用建议)、使用方法、案例应用(计算能力/代码能力/看图能力等)之详细攻略
AIGC之GPT-4：GPT-4的简介(核心原理/意义/亮点/技术点/缺点/使用建议 、使用方法、案例应用(计算能力/代码能力/看图能力等 之详细攻略 解读：在2022年11月横空出世的ChatGPT，打遍天下无敌手的时候，就知道会有这么一天，...
-
人工智能时代：AIGC的横空出世
🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：数据结构、网络奇遇记🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。 文章目录 📋前言 一. 什么是AIGC? 二. AIGC的主要特征 2.1 文本生成 2.2 图像生成 2.3 语音生成 2.4 视频生成 三...