本文主要基于MXNet1.6.0版本,对Gluon接口的分布式训练过程进行简要分析. 众所周知,KVStore负责MXNet分布式训练过程中参数的同步,那么它究竟是如何应用在训练中的呢?下面我们将从Gluon.Trainer这个接口入手,逐步分析分布式训练的梯度交换以及参数同步过程.下面这段代码摘自python/mxnet/gluno/trainer.py文件,相较于源代码删除了一些多余的信息(如某些判断.注释等),以便让我们更好地专注于通信过程. 代码中的step函数是进行梯度交换以及参数更新…

1.ERNIESage运行实例介绍(1.8x版本) 本项目原链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5097085?contributionType=1 本项目主要是为了直接提供一个可以运行ERNIESage模型的环境, https://github.com/PaddlePaddle/PGL/blob/develop/examples/erniesage/README.md 在很多工业应用中,往往出现如下图所示的一种特殊的图:Te…

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述 近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮. 这场风潮对数字世界产生了革命性影响.ChatGPT类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳.编程.翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优.为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例如 ChatLLaMa.Alpaca.Vicuna.Databricks-Dolly等). 然而,尽管…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso…

< Neural Networks Tricks of the Trade.2nd>这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧.原理.算法性文章,对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的.全书一共有30篇论文,本书期望里面的文章随着时间能成为经典,不过正如bengio(超级大神)说的“the wisdom distilled here should be taken as a guideline, to be tried and challenged, not as a pra…

作者 Jonathan Allen ,译者 张晓鹏 Splunk的用户大会已经接近尾声.三天时间的会议里,共进行了160多个主题研讨.涵盖了从安全.运营到商业智能.甚至包含物联网,会议中一遍又一遍出现同样的中心主题:大数据的关键是机器学习. 存储不再是一个问题. 从执行Hadoop兼容节点的专用存储硬件.到数百台使用普通硬盘的计算机组成的集群,毫无疑问,我们具备了处理这类存储问题的能力.还有一方面,像Splunk这种分析和可视化工具也应运而生.假设你知道你要找什么,这些工具能够非常快给你所须要的…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q…

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,"一朝看尽长安花"似乎近在眼前 -- 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助. 近年来,语言模型越训越大已成为常态.大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识.本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论. 首先,我们要感谢促成…