【大模型】大语言模型训练数据中的偏差概念及其可能的影响?
大语言模型训练数据中的偏差概念 在大语言模型的训练数据中,偏差指的是数据集中的不平衡或不完整性,导致模型学习到的知识和模式存在偏向性。这种偏差可能来自于数据采集的方式、数据样本的选择以及数据本身的特点等因素。偏差可能会导致模型在某些方面学习到错误的知识或表现出不公平或不准确的行为,影响模型的性能和可靠性。 数据采集偏差 数据采集偏差是指在构建训练数据集时,数据的采集方式或来源导致了数据的不...
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大模型服务平台百炼之模型训练与调优实践分享|快来围观~
2024年1月,在知乎课堂直播间中,阿里云-飞天实验室-技术负责人麒汀分享了大模型服务平台中模型训练与调优的实践分享。在直播中分别从三个方面介绍了模型训练: 1.构建一站式全链路模型训练的背景和现状 2.大模型训练基本理念与方法 3.大模型训练全过程和badcase分享 下面我们通过观看下方视频进一步探索模型训练里面的奥秘吧~ ...
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大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章 0.前言大模型发展史 早期阶段(1950s~1980s) 在1950年代初期,人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而,由于当时的计算机处理能力非常有限,很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展,自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进...
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大模型开发:你如何使用大数据进行模型训练?
在使用大数据进行模型训练时,遵循以下关键步骤: 数据准备: 数据收集:首先,你需要获取足够大规模的数据集,这些数据应当与你试图解决的任务相关联,比如文本数据、图像数据、音频数据、交易数据等。数据清洗:清洗数据以去除异常值、缺失值和重复项,标准化或归一化数值数据...
阿里云百炼大模型服务--模型训练指南
一般来讲,模型训练有四个主要过程,包括: 数据准备:构建适合训练的训练数据集,一般来是问答Pair的组合,基于不同任务有不同的呈现形态。 模型训练:通过选择合适的数据集,调整参数,训练特定的模型以提高模型效果,可通过训练过程/结果指标初步判断训练效果。 模型部署:训练好的模型需要部署后方可提供推理服务(评测、应用调用均需先部署模型)。 模型评测:...
DeepSpeed ZeRO++:降低4倍网络通信,显著提高大模型及类ChatGPT模型训练效率
大型 AI 模型正在改变数字世界。基于大型语言模型 (LLM) 的 Turing-NLG、ChatGPT 和 GPT-4 等生成语言模型用途广泛,能够执行摘要、代码生成和翻译等任务。同样,DALL・E、Microsoft Designer 和 Bing Image Creator 等大型多模态生成模型可以生成艺术、建筑、视频和其他数字资产,使内容创作者、建筑师和工程师能够探索全新的创意生产力。然....
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阿里云加速AIGC技术公开课重磅上线!主讲大模型的算力挑战、Stable-Diffusion AI绘画与AIGC模型训练
去年11月ChatGPT一经发布,5天达成百万用户,2个月月活用户达1亿,成为历史上用户增长最快的应用。ChatGPT的爆火,使得大模型受到了空前的关注。Google、Meta迅速加入战局;百度、阿里云、腾讯、字节跳动、华为等大厂争相发布自己的大模型,比如阿里云的通义千问;国内外科技大佬和技术大牛也纷纷下场创业。不过,大模型动辄千亿规模的参数量,极大的算力需求以及强大的算法能力要求,使得训练大模....
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