屏蔽ip网站吗,wordpress4.7.2 xss,网站域名 空间 是每年都要缴费吗,信息化平台的功能介绍一、假如你是一名人工智能工程师#xff0c;手里有一个65B的GPT大模型#xff0c;但你需要一个6B左右的小模型#xff0c;你会怎么做#xff1f;
答#xff1a;作为人工智能工程师#xff0c;如果我手里有一个65B的GPT大模型#xff0c;而我需要一个6B左右的小模型手里有一个65B的GPT大模型但你需要一个6B左右的小模型你会怎么做
答作为人工智能工程师如果我手里有一个65B的GPT大模型而我需要一个6B左右的小模型我会采取以下步骤
数据子集选择对于训练大模型的数据集我会从中选择一个子集以便在构建小模型时使用。这个子集应该保留足够的多样性和代表性以确保小模型在各种任务上的表现仍然良好。
参数剪枝我会使用剪枝技术来减少大模型的参数数量。剪枝可以通过删除不重要的连接和神经元来减小模型的规模。这可以通过诸如敏感度分析、结构化剪枝、稀疏训练等技术来实现。
微调在剪枝后我会对小模型进行微调以便在尽可能保留性能的同时进一步优化其参数。微调可以使用较小的学习率和较少的迭代次数来防止过拟合。
模型压缩如果小模型的大小仍然超过所需的6B左右我可以考虑使用模型压缩技术。这包括权重量化、参数共享、低秩分解等方法以减小模型的内存占用。
通过以上步骤我可以将原始的65B的GPT大模型转换为一个6B左右的小模型。 它只提到了剪枝但是不可能剪掉90%吧我试试再引导它回答最优方案。 二、你选择的数据子集应当包含什么样的数据
对于选择数据子集可以根据具体的任务和需求来确定所包含的数据类型和内容。一般来说数据子集应当包含以下几种数据
目标数据针对所解决的问题或任务选择与之相关的目标数据。比如如果是进行情感分析数据子集应包含带有情感标签的文本数据。
多样性数据确保数据子集具有多样性包含不同领域、不同类型、不同长度的数据样本。这样可以提高模型的泛化能力和适应性。
平衡数据在数据子集中应尽量保持各类别或标签的平衡避免某一类别的样本过多或过少以免引发模型偏见或不准确性。
高质量数据选择高质量的数据样本确保数据的准确性、完整性和可靠性。可以通过专业的数据源、标准化的标注流程等来保证数据质量。 这里我当然知道长文本短文本新闻论文/百科就能覆盖全部但是它没有直接回答出来还需要引导。 三、假设你只能抓取四个网站上的全部数据你会如何选择网站来准备GPT的预训练数据
对于准备GPT的预训练数据我会选择以下四个网站来抓取全部数据
Wikipedia作为一个丰富的知识库Wikipedia包含了大量的文章和信息可以提供广泛的领域知识和语言表达。
Reddit作为一个社交论坛Reddit上有各种不同主题的讨论帖和评论可以提供丰富的实时、多样化的对话内容。
Stack Exchange作为一个问答社区Stack Exchange上有丰富的专业领域问题和答案可以提供专业知识和相关讨论。
News websites选择一家新闻网站如BBC、CNN或New York Times可以获得各种新闻报道和评论涵盖了全球范围内的各种话题和事件。
这样的选择可以提供广泛的主题、语言风格和领域知识为GPT的预训练提供多样性和通用性。 这里跟我的预想完全一样新闻站点提供长文本Rediit提供对话SE提供开放问答也就是指令微调数据WIKI提供知识。 四、再看看中文的
针对准备GPT的预训练数据我会选择以下四个中文网站
百度百科https://baike.baidu.com作为最大的中文百科网站百度百科涵盖了广泛的主题和领域。其中的文章丰富多样可以提供丰富的知识和语言样本。
新浪新闻https://news.sina.com.娱乐等各个领域能够提供丰富的实时信息和语言样本。
知乎https://www.zhihu.com知乎是一个知识问答社区用户在该平台上提问、回答和分享各种话题。这里聚集了大量有深度和专业知识的用户他们的回答和讨论能够提供多样化的语言样本。
豆瓣读书https://book.douban.com豆瓣读书是一个图书推荐和社交平台用户可以在这里发布书评、评分、评论和讨论。这些评论和讨论覆盖了各种类型的书籍从小说到学术著作提供了多样化的语言样本。
这四个网站涵盖了不同领域的知识和信息能够提供丰富的中文文本数据有助于训练出更全面和多样化的GPT模型。 百科提供知识新闻提供长文本知乎提供开放问答豆瓣读书不知道干嘛的如果是小组可以提供对话。 五我可不可以拿笔趣阁等小说文本代替新浪新闻为GPT提供长文本的训练数据
你可以使用笔趣阁等小说文本作为GPT的训练数据但需要注意以下几点
版权问题确保你有合法的授权或许可以使用这些小说文本作为训练数据。尊重作者的权益是非常重要的。
文本质量小说文本和新闻文本在内容和风格上存在很大差异。小说通常更加虚构和富有想象力而新闻更加注重事实和客观性。因此使用小说文本作为训练数据可能会影响到GPT在生成新闻文本时的准确性和可靠性。
数据多样性为了使GPT具有更好的泛化能力建议使用多样性的训练数据。单一来源的数据可能会导致模型在特定领域或风格上过拟合。 和我预想的一样是可行的。 六、你推荐的网站里面不包含中文多轮对话数据集请列举几个包含中文多轮对话的网站。
对于中文多轮对话数据集以下是一些包含的网站
THU Chat Corpus清华大学提供的多轮中文对话数据集包含了来自微博、论坛等多个领域的对话数据。
DuConv百度开放的多轮中文对话数据集主要包括了知识问答和聊天对话两种类型。
ECDT哈尔滨工业大学提供的多轮中文对话数据集覆盖了不同领域的实际对话情景。
七、请判断以下网站中是否包含中文多轮对话百度贴吧、新浪微博、豆瓣小组
以下是对三个网站的判断
百度贴吧百度贴吧是一个中文社区网站用户可以在各个贴吧中进行中文多轮对话因此包含中文多轮对话。
新浪微博新浪微博是一个中文社交媒体平台用户可以发表微博并与其他用户进行评论和互动因此也包含中文多轮对话。
豆瓣小组豆瓣小组是一个中文社区网站用户可以在小组中进行讨论和互动因此也包含中文多轮对话。 这一点和人类表现一样你不限定范围直接问它它就想不到但是如果你给定一个范围让它判断它就能判断出来。 八、GPT模型的模型训练分为哪几个阶段这些阶段分别使用什么样的数据集
GPT模型的模型训练分为两个阶段预训练和微调。
在预训练阶段GPT模型使用了一个大规模的无监督文本数据集。通常情况下这个数据集是从互联网上的各种来源收集而来的比如维基百科、新闻文章、论坛帖子等。预训练的目标是让模型学会预测下一个词语出现的概率通过这个任务来学习语言的统计规律和语义信息。
在微调阶段GPT模型使用了一个特定的监督任务的数据集。这个数据集通常是由人工标注的包含了输入和对应的目标输出。比如在生成对话的任务中数据集可以由对话文本和对应回答组成。微调的目标是让模型在特定任务上表现得更好通过有监督学习的方式进一步调整模型参数。 可以不过微调比预训练复杂得多。需要展开叙述以下。 九、给你一个语言生成模型他能根据一段文本生成下一段文本如何把它变成一个对话模型
要将一个语言生成模型转变为对话模型可以引入一个上下文环境。传统的语言生成模型会根据前面的文本生成下一段文本而对话模型则可以根据前面的对话历史生成下一段对话。为此我们可以将对话历史作为模型输入的一部分并训练模型生成下一段对话。
具体来说可以将对话历史拼接成一个长文本并加上一些特殊标记来分隔对话历史和当前回答的文本。这样模型可以根据整个文本序列来生成回答。
在训练时我们需要提供包含对话历史和模型期望生成的回答的样本对。模型会学习如何根据对话历史生成合适的回答。
十、你现在有了一个模型可以进行语言生成和多轮对话如何让它执行多种自然语言任务例如做规划总结文本和做翻译
对于这些自然语言任务可以通过针对特定任务的指导性示例来训练模型。例如对于规划任务可以提供一些关于规划的示例问题和相应的答案让模型学会生成合适的规划建议。对于总结文本任务可以提供一些文本段落和相应的摘要让模型学会总结文本的能力。对于翻译任务可以提供一些双语对照的句子让模型学会将一种语言翻译成另一种语言。
在训练过程中可以使用一种称为无监督预训练的方法先让模型自己学习语言的一般模式和结构然后再使用有监督的任务来进一步微调模型。这样做可以提高模型在各种自然语言任务上的表现。 正确答案是加上提示词把这些都变成对话任务。 十一、提示词的作用是什么
提示词在对话中起到引导和提示的作用。它们可以帮助对话参与者更好地理解问题的意思提供更准确的回答。提示词可以是具体的关键词或短语也可以是一段描述性的句子都有助于限定对话的主题和范围。
例如在搜索引擎中输入关键词时提示词会自动补全搜索内容提供与关键词相关的建议。在对话中提示词可以指导对话者提供更具体或相关的信息以满足对方的需求。 还是这个现象我必须告诉他正确答案。 总结
ChatGPT 有一个很令人无语的现象就是你问一个事情它不能给出答案但是你给它答案它反而能推出问题。
就比如你问【提示词作用是什么】显然正常人的a思路就是告诉模型你所需要的任务类型或者从工程师的角度把任何自然语言任务都转化成对话任务统一建模和处理。但是你直接问它【你有了一个多轮对话模型如何让它做各种自然语言任务】它就根本不会想到提示词这个东西。
