通义千问1.5(Qwen1.5)大语言模型在PAI-QuickStart的微调与部署实践
现出了强大的竞争力。 2、PAI-QuickStart 介绍 快速开始（PAI-QuickStart）是阿里云人工智能平台PAI的产品组件，它集成了国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型，涵盖了包括大语言模型，文本生成图片、语音识别等各个领域。通过 PAI 对于这些模型的适配，用户可以通过零代码和 SDK 的方式实现从训练到部署再到推理的全过程，大大简化了模型的开发流程，为开发者和企业用户带来了更快、更高...
大语言模型LLM代码：PyTorch库与ChatGLM模型
文章目录 通过阅读大语言模型的代码，熟悉并理解PyTorch 大语言模型LLM代码：PyTorch库与ChatGLM模型 大语言模型中的PyTorch ChatGLM3-6B模型代码 ChatGLMModel类总览 ChatGLMModel类说明 ChatGLMModel类核心代码片段 通过阅读大语言模型的代码，熟悉并理解PyTorch 大语言模型LLM代码：PyTorch库与ChatGLM模型 大语言模...
大语言模型在科技研发与创新中的角色在快速变化
在技术研发与创新中，比如在软件开发、编程工具、科技论文撰写等方面，大语言模型可以辅助工程师和技术专家进行快速的知识检索、代码生成、技术文档编写等工作。在当今的软件工程和研发领域，尤其是随着大语言模型技术的快速发展，它们已经开始扮演越来越重要的角色。 1.知识检索 1.1 工程师助手 大语言模型能够高效地搜索和理解大量技术文档、论坛讨论、开源项目以及研究论文等内容，帮助工程师迅...
大语言模型三个应用方向
文章目录 大语言模型三个应用方向李彦宏在多个场合强调了大语言模型对未来产业发展所带来的变革潜力，并预测了它将催生三大产业机会：1. **新型云计算公司**：2. **行业模型精调服务**：3. **基于大模型的应用开发公司**： 进一步解读 大语言模型三个应用方向 李彦宏在多个场合强调了大语言模型对未来产业发展所带来的变革潜力，并预测了它将催生三大产业机会： 1. 新型云计算公司： 在这个领域，随着大模型...
google最新大语言模型gemma本地化部署
Gemma是google推出的新一代大语言模型，构建目标是本地化、开源、高性能。 与同类大语言模型对比，它不仅对硬件的依赖更小，性能却更高。关键是完全开源，使得对模型在具有行业特性的场景中，有了高度定制的能力。 Gemma模型当下有四个版本，Gemma 7b, 2b, 2b-it, 7b-it 。通俗来说，2b及精简小巧，覆盖了现代流行的语言，对硬件依赖小。7b是常规型的，要有的基本都有...
大语言模型LLM Pro+中Pro+（Prompting）的意义
—— Pro+ ，即Prompting，构造提示 1.LLM Pro+中Pro+（Prompting）的意义 Prompting不仅是大语言模型交互和调用的一种高效手段，而且已成为推动模型泛化能力和应用灵活性的关键技术路径，它不仅极大地拓展了模型功能，还在一定程度上解决了预训练模型在具体场景下应用的难题。 Prompting对大语言模型的意义主要体现在以下几个方面： 零样本学习（...
大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）
文章目录 大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）Fine-tuningAdapter-TuningPrompt Tuning策略对比与应用场景 大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（L...
大语言模型LLM参数微调：提升6B及以上级别模型性能（LLM系列009）
文章目录 大语言模型LLM参数微调：提升6B及以上级别模型性能（LLM系列009）序章LLM参数微调的核心原理预训练与微调过程技术细化 LLM参数微调实战案例详解案例一：文本分类任务微调案例二：问答系统任务微调案例三：机器翻译任务微调数据质量和数据规模任务适应性设计与优化学习率与提前停止策略正则化技术与对抗训练预训练模型的选择多任务学习与联合训练资源分配与硬件加速 大语言模型LLM参数微调：提升6B及以上...
大语言模型构建的主要四个阶段（各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验）
大语言模型构建通常包含以下四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习，简要介绍各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验。 预训练 需要利用包含数千亿甚至数万亿 单词的训练数据，并借助由数千块高性能 GPU 和高速网络组成的超级计算机，花费数十天完成深 度神经网络参数的训练。这一阶段的核心难点在于如何构建训练数据以及如何高效地进行分布式 训练。 有监督微调阶段 ...
大语言模型LLM推理加速：Hugging Face Transformers优化LLM推理技术（LLM系列12）
文章目录 大语言模型LLM推理加速：Hugging Face Transformers优化LLM推理技术（LLM系列12）引言Hugging Face Transformers库的推理优化基础模型级别的推理加速策略高级推理技术探索硬件加速与基础设施适配案例研究与性能提升效果展示结论与未来展望 大语言模型LLM推理加速：Hugging Face Transformers优化LLM推理技术（LLM系列12） ...