重庆网站网站建设,宜昌网络推广公司,调研报告,wordpress后台登录网址一、介绍
今天问了下晓宇关于LLM的知识#xff0c;学到了很多#xff0c;总结下。 二、开源的大型语言模型#xff08;LLM#xff09;包含哪些东西#xff1f;
模型包含两块内容#xff1a; 框架。 框架就是函数和代码逻辑的组合。 可能有多层#xff0c;每层可能有很…一、介绍
今天问了下晓宇关于LLM的知识学到了很多总结下。 二、开源的大型语言模型LLM包含哪些东西
模型包含两块内容 框架。 框架就是函数和代码逻辑的组合。 可能有多层每层可能有很多的节点每层的函数一般是相同的但是同一层上的每个节点虽然函数相同但是参数不一样。 参数。 参数一般少说都有20亿
以下是chatgpt专业的回答
开源的大型机器学习模型通常包含两个核心部分框架或称为模型结构、模型代码和参数或称为权重。这两部分共同定义了一个机器学习模型的行为。 框架Framework: 模型的框架或结构是指定义模型的架构和层次的代码。它包括模型的类型例如卷积神经网络、递归神经网络、Transformer 等模型中的层次比如层数、每层的大小等以及这些层如何相互连接和组合。框架通常通过高级机器学习库如 TensorFlow、PyTorch来实现并且可以是一个可以由研究者和开发者进行复制和修改的公开源代码。 参数Parameters: 参数是模型训练过程中学习得到的。这些通常指的是模型的权重和偏置biases它们在训练期间通过优化算法逐渐调整以最小化损失函数从而使模型能够完成特定的任务比如图像分类、文本翻译等。参数可以非常庞大尤其是对于当今的大型深度学习模型。通常它们被保存在二进制格式的文件中这些文件可以是 .ckptcheckpoint用于 TensorFlow、.pt 或 .pth用于 PyTorch等。
当开源一个大型模型时通常会提供训练好的参数文件以及实现模型结构的源代码。用户可以直接下载参数文件并使用相应的框架代码来加载模型进行推理或者以此为基础进行进一步的训练如迁移学习。这种方式在深度学习社区非常流行因为它可以让研究人员和工程师快速复现论文中的结果或在预训练模型的基础上构建自己的应用程序。 三、开源的大型语言模型LLM我们如何使用
1、有的开源的模型提供了框架和参数这种我们可以直接使用
2、有的只提供了框架需要我们自己训练。
我们下载了开源的LLM之后一般就是只有使用。
开源LLM其实就是一个项目一般都是基于Python开发我们按照文档启动起来后就会有API这个API其实就跟奇智的API差不多。 四、参数一般有多少个框架代码以及参数文件大小一般有多大普通服务器能运行起来吗
参数的数量和框架代码以及参数文件的大小可以根据不同的机器学习模型而有很大的差异。以下是一些概括性的指南 参数的数量 小型到中型的模型可能有数百万10^6到数千万10^7个参数。大型模型特别是最近流行的大型 Transformer 模型如 GPT-3、BERT 和 T5可以有数十亿10^9甚至上百亿10^10 或更多个参数。 框架代码大小 框架代码通常相对较小可能只有几百 KB或几 MB。这是因为它只包含定义模型结构的代码而不包含训练得到的参数值。 参数文件大小 小型模型的参数文件大小可以从几 MB 到几十 MB 不等。中型模型的参数文件可以在几百 MB 范围内。大型模型的参数文件可以从几 GB 到数十 GB或更大。例如OpenAI 的 GPT-3 模型有1750亿个参数其模型大小超过350 GB。 在普通服务器上运行 即使是大型模型训练它们通常需要强大的计算资源比如多个 GPU 或 TPU但对于单次推理即对给定的输入进行预测普通服务器往往可以运行起来尽管可能需要较长的计算时间。当模型过大以至于无法适配服务器的内存RAM时可能无法运行。某些模型可以通过量化或模型修剪等技术进行优化以减少对资源的需求从而在资源有限的环境下运行。
总结而言普通服务器能否运行起特定的机器学习模型取决于服务器的硬件配置以及模型的大小和复杂性。对于需要处理海量数据和进行大规模参数训练的深度学习任务你可能需要访问专业的机器学习平台或云服务。对于简化版的模型或者针对单次推理优化的模型普通服务器即使不具备专业的深度学习加速硬件如高性能 GPU也很可能可以运行起来。在实际使用中可以考虑调整模型大小或使用提供了参数可调整的模型变体来适应你的硬件能力。 五、如何基于现有的框架进行训练
训练方式其实就是框架项目的代码实现可能有的框架中会告诉你怎么训练。
问了下晓宇GPT就是用滑动窗口的方式进行训练的。
训练的时候你给模型数据模型怎么知道输出应该是什么
在训练深度学习模型时确切的输出取决于我们是在进行有监督学习还是无监督学习 有监督学习 在有监督学习的情况下我们提供给模型的是带标签的数据集。标签就是我们希望模型产生的输出。例如如果我们正在训练一个图像识别模型来识别猫和狗的照片那么每张图片都会带有一个标签“猫”或“狗”。训练过程中模型会尝试预测每个输入数据的标签并通过比较预测结果和真实标签之间的差异来调整其参数这个差异通常被称为“损失”以便在下一次预测时能做得更好。 无监督学习 在无监督学习中我们提供的数据没有标签。这时模型必须自己找到数据集的结构或模式。比如无监督分类或聚类任务就是让模型找到样本间潜在的类别或集群而不用告诉模型任何类别的信息。 自监督学习 自监督学习是一种特殊的无监督学习方式其中模型使用未标记的数据自动生成伪标签并用这些伪标签训练自己。例如在训练一个语言模型时我们可以随机隐藏句子中的某些词然后让模型尝试预测这些词。在这个过程中模型通过尝试预测隐藏词的内容来学习语言的结构。
在所有这些情况下损失函数或目标函数在训练过程中扮演着至关重要的角色。无论输入的数据是否有标签损失函数都被用来衡量模型当前的性能水平并指引模型在训练过程中如何调整其参数以改善这个性能。训练目标是最小化损失函数的值这通常通过优化算法如梯度下降来实现。通过这种方式模型能够逐渐学习到产生正确输出的能力。 六、LLM中提到的向量是什么
向量其实就是将我们输入的字符窜转为数值的过程我们输入的一窜字符串可能会转为指数级的向量因为我们的字符串会有很多种的组合每种组合都可以是一个向量甚至每个字符都是个向量两个字符各种组合会有多个向量三个字符组合四个字符组合等就看我们的训练框架代码怎么实现了。 七、为什么大模型往往需要GPU来训练和运行
大型机器学习模型尤其是深度学习模型通常需要通过 GPU 来训练和运行原因如下 并行计算能力 GPU 设计初衷是为了处理图形和视频渲染这要求处理数以千计的并行操作。它们拥有成百上千个核心可以同时处理大量的计算任务。深度学习中涉及大量矩阵运算尤其是在训练阶段的前向传播和反向传播这些操作可以高效地在 GPU 上并行执行。 高吞吐量 与 CPU 相比即便 CPU 有较高的时钟频率和复杂的指令集GPU 在执行单一类型的计算时由于其并行结构能够提供更高的吞吐量。 优化的内存带宽 GPU 具有高速的内存带宽这对于大规模数据集和模型参数的快速读写非常关键。在处理大模型时这可显著减少数据传输的瓶颈。 深度学习框架的支持 主流的深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等都优化了对 GPU 的支持提供简单的 API 调用用于 GPU 加速。 大模型的需求 大模型由于其复杂性更多的层和参数在训练和推理时需要更多计算资源。GPU 通过其并行处理能力可以大幅提升处理这些模型的效率。
由于这些原因GPU 成为了深度学习训练和推理的关键硬件资源特别是对于需要进行大规模计算的庞大模型。然而GPU 资源代价昂贵并不是所有个人或机构都能够承担。在这种情况下云计算资源如 Amazon EC2 的 P3 和 G4 实例、Google Cloud 的 AI Platform、Microsoft Azure 的 N-Series就成为了可行的选择可以根据需求租用 GPU 资源以节省成本。 八、什么是深度学习LLM是否会使用深度学习
深度学习 是机器学习的一个子集它依赖于称为神经网络的算法结构特别是那些拥有多层深层结构的网络。这些深层网络能够学习数据的高级抽象特性这在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域已被证明非常有效。深度学习通过大量的数据和计算资源能够在诸如图像、语音、文本中提取复杂的模式。
一个深度学习模型包含多个处理层每一层都将前一层的输出作为输入并生成更抽象的表示。深度学习模型学习过程中会调整内部参数权重和偏置这是通过一个称为反向传播的优化过程来实现的它涉及计算损失函数的梯度并使用梯度下降或其他优化算法来更新权重。
LLMLarge Language Models 是使用深度学习技术特别是 Transformer 架构的大型神经网络模型。这些模型通常包含数十亿乃至上百亿的参数它们在海量的文本数据上以无监督或自监督的方式进行预训练学会语言的语法、句法、语义等丰富特性。之后这些预训练模型可以针对特定的自然语言处理任务进行更细致的调整微调例如文本生成、机器翻译、问答系统以及文本分类。
LLM 如 GPT-3、BERT、T5 在许多自然语言处理任务上取得了前所未有的效果证明了深度学习在理解和处理自然语言方面的强大能力。因此LLM 绝对使用了深度学习的技术并在其基础上不断发展和优化。 九、开源的大模型一般是如何训练的如何做到自监督请用通俗易懂的描述来阐述其原理
开源的大模型通常需要大量的数据和计算资源来训练。训练这些模型的过程通常涉及以下几个步骤 数据准备 收集大量相关领域的数据。对于自然语言处理模型这可能是文本数据对于图像识别模型则是图像数据。清洗和预处理数据确保数据质量比如去除噪声、标准化格式等。 模型架构选择 选择或设计适合于特定任务的深度学习模型架构如卷积神经网络(CNN)适用于处理图像Transformer适用于处理序列数据。 自监督学习 自监督学习是一种特殊的训练方式模型通过预测任务从原始数据中自动产生监督信号而不需要人工标注的数据。例如在自然语言处理中可以利用“遮蔽语言模型”Masked Language Model如BERT的方式随机遮蔽句子中的某些词然后让模型预测这些被遮蔽词的正确身份。对于图像可以移除图像的一部分或打乱图像的顺序让模型预测被遮挡的内容或重新排列图像到正确的顺序。 训练过程 使用大型GPU集群或其他高性能计算资源来进行模型的训练。训练包括前向传递使得输入数据通过网络生成输出和反向传递根据输出和预期目标计算误差并反向传播这个误差来更新网络的权重。调整超参数如学习率、批次大小以及训练的轮数等以优化模型的学习过程。 评估和微调 使用验证集来评估模型性能验证集是没有在训练过程中使用过的数据。根据模型在验证集上的表现进行微调比如调整超参数或进行模型剪枝删除不重要的模型部分来提升效率。
整个训练流程通常是自动化的可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来进行。这些框架提供了方便的接口和工具使研究人员和开发者能够以较少的代码实现复杂的模型训练过程。开源的模型通常附带有一个或多个预训练好的权重文件这样用户就可以直接使用这些模型或者在此基础上进行进一步的训练和微调。 十、Transformer 是开源深度学习模型吗
Transformer 不是一个特定的开源深度学习模型而是一种架构用于构建深度学习模型。它最初是由 Google 的研究人员在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出如今已成为自然语言处理(NLP)任务中的一个标准构建块。
Transformer 架构特别适合处理序列到序列的任务例如机器翻译、文本生成和多种形式的文本理解和预测任务。它的核心是自注意力机制Self-Attention Mechanism该机制允许模型在处理序列中的每个元素如单词时直接查看序列中的其他位置并根据这些位置的信息对元素进行编码。这对于理解长距离依赖的语言结构非常有效。
基于 Transformer 架构的开源深度学习模型包括以下几个著名的例子 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - 由 Google 开发是一种可以对整个输入语料库进行深入双向表示的模型非常适合用于理解编码器任务如文本分类、命名实体识别等。 GPT (Generative Pretrained Transformer) - 由 OpenAI 开发是一种强大的语言生成模型能够生成连贯和有意义的文本。 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) - 也是由 Google 开发它将所有语言问题框定为一个文本到文本的转换问题与特定任务的前期和后期处理相比这种方法具有很大的灵活性。
这些模型不仅开源而且通常在模型分享平台如 Hugging Face 的 Transformers 库上提供预训练权重可以被研究人员和开发者直接使用和进一步的训练适用于特定任务。此外Transformer 的原理和相关的代码实现通常在多种开源深度学习框架中都有涵盖如 TensorFlow、PyTorch 等这使得人们可以基于 Transformer 架构自由地构建和训练自己的模型。
十一、开源深度学习模型有哪些
开源深度学习模型有很多以下列举了一些在各个领域较为知名和广泛使用的模型 计算机视觉: AlexNet: 2012年的ImageNet挑战赛冠军该模型标志着深度学习在图像识别任务上的的突破。VGGNet (VGG16, VGG19): 视觉几何组Visual Geometry Group开发是一种经典的深度卷积网络。ResNet: 引入了残差学习的概念使得训练更深层次的网络成为可能。Inception (GoogLeNet): Google开发的一种深度卷积网络引入了“Inception模块”。Mask R-CNN: 对目标进行实例分割的框架在目标检测和语义分割方面表现优异。YOLO (You Only Look Once): 用于实时目标检测的模型。 自然语言处理: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Google开发的模型使用双向Transformer来预训练语言表示。GPT (Generative Pre-trained Transformer): OpenAI开发的模型结合预训练和微调来生成文本。T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): 将所有文本任务统一为文本到文本格式训练一个大型的Transformer模型。XLNet: 结合Transformer 和 LSTM 的长短期记忆网络能够处理更长的文本序列。 语音识别: DeepSpeech: Mozilla推出的一个开源的语音到文本STT引擎。wav2vec: Facebook 的研究项目使用无监督学习来学习语音表示。 其他领域: UNet: 在医学影像分割任务中经常使用的卷积网络。CycleGAN: 用于图片到图片转换的任务能够在没有成对例子的情况下训练。AlphaGo Zero/AlphaZero: DeepMind开发的围棋程序使用深度学习和蒙特卡罗树搜索。
这些模型的源代码通常都可以在GitHub等平台上找到许多也已经集成到了机器学习框架的模型库中例如 PyTorch Hub、TensorFlow Hub、Hugging Face的Transformers 库等方便开发者直接使用和修改。开源模型不但促进了学术交流也推动了工业界的应用创新。
