大语言模型(LLM)】的更多相关文章

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿.130亿.330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络的性能,70亿意味着神经网络中有70亿个参数,由此类推. 在一些大型神经网络中,每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储,这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间.因此,对于包含70亿个参…
在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型.在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers.Accelerate 和 PEFT 库. 通过本文,你会学到: 如何搭建开发环境 如何加载并准备数据集 如何使用 LoRA 和 bnb (即 bitsandbytes) int-8 微调 T…
每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新.社区活动.学习资源和内容更新.开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 社区活动 百姓 x Hugging Face ️ 黑客松结果揭晓! 为期两天的「造个 ️ 去瀛海威广场」聊天机器人黑客松已经落下帷幕,demo day 展示回放视频正在剪辑制作,经过激烈投票,各种小机器人儿们的「头衔」已经定下,…
pytorch在有限的资源下部署大语言模型(以ChatGLM-6B为例) Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时,通常的工作流程是这样的: my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话来说,这些步骤是: 用随机初始化的权重创建模型. 从磁盘上加载模型权重(在一个通常被称为状态字典的字典中). 在模型中加载这些权重. 虽然这对常规大小的模型来说非常有效,但当我们处理一个巨大的模型时,…
导读 在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键.但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务.从云产品性能上来看,GPU云主机是最适合的工具之一,对于业务方或者个人开发者来讲,使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势: •高性能计算:GPU云主机提供了高性能GPU处理器,加速模型的训练和推理: •高性价比:灵活资源管理.可扩展性.弹性伸缩等云计算优势,根据业务或个人训练的需要,快速调整…
Part1配置及参数 transformers==4.28.1 源码地址:transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com) 文档地址:Generation (huggingface.co) 对于生成任务而言:text-decoder, text-to-text, speech-to-text, and vision-to-text models,有以下几种生成的方法: gr…
本文将展示如何在 Habana Gaudi2 上使用 Optimum Habana.Optimum Habana 是 Gaudi2 和 Transformers 库之间的桥梁.本文设计并实现了一个大模型推理基准测试,证明了通过使用 Optimum Habana 你将能够在 Gaudi2 上获得 比目前市面上任何可用的 GPU 都快的推理速度. 随着模型越来越大,将它们部署到生产环境中以用于推理也变得越来越具有挑战性.硬件和软件都需要很多创新来应对这些挑战,让我们来深入了解 Optimum Hab…
本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问. 声明:此图片由 MidJourney 生成 未经训练,不属于任何真实人物 大家好,我是小彭. 2023 开年以来,全球媒体最火爆的热点莫过于一个生成式 AI 聊天机器人 -- ChatGPT,我们都被大量的信息刷屏了.在这些信息中,你或许看过这样一则新闻 <ChatGPT Passes Google Coding Interview for Level 3 Engineer With $183K Sala…
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LLM(大语言模型)的发展正在改变软件开发的方式. 以前,开发人员需要编写大量的代码来实现其意图,但现在,随着语言模型的发展,开发人员可以使用自然语言来表达他们的意图,而无需编写大量的代码.这使得软件开发更加高效和灵活,同时也降低了开发人员的工作量.LLM的发展将极大地改变软件开发的方式,使软件开发更加人性化和可持续. 在LLM的世界里,开发人员可以更加专注于软件的核心业务逻辑,而不是被迫处理各种琐碎的技术实现细节.这样的转变不仅提高了开发人员的效率和工作质量,也使得软件开发更加快速和灵活.另外…