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AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览

文章目录 前言一、常用的预训练数据集1、网页2、书籍3、维基百科4、代码5、混合型数据集 二、常用微调数据集1、指令微调数据集1.1 自然语言处理任务数据集1.2 日常对话数据集1.3 合成数据集 2、人类对齐数据集 前言 在人工智能领域,构建强大的AI系统的关键步骤之一是大规模的语言模型预训练。为了实现这一目标,需要大量且多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。 一...

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法进行人脸训练和识...

AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读

历程1. 第一阶段:统计语言模型(Statistical Language Model, SLM)2. 第二阶段:神经语言模型(Neural Language Model, NLM)3. 第三阶段:预训练语言模型(Pre-trained Language Model, PLM)4. 第四阶段:大语言模型(Large Language Model, LLM) 二、大语言模型的能力特点三、大语言模型关键技...

【极速前进】20240422:预训练RHO-1、合成数据CodecLM、网页到HTML数据集、MLLM消融实验MM1、Branch-Train-Mix

一、RHO-1:不是所有的token都是必须的 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.07965.pdf 1. 不是所有token均相等:token损失值的训练动态。 ​ 使用来自OpenWebMath的15B token来持续预训练Tinyllama-1B,每1B token保存一个checkpoint。对于每个checkpoint都评估token级别的loss。通过分析...

截肢搜救犬有了一条飞毛腿 训练员:走过的地方会带有血迹!!

好的医疗和生活条件,让它们能够继续为人类服务。近日,云南搜救犬“昆兰”,在昭通山体滑坡现场执行任务时,不幸受伤,造成伤口溃烂,不得已进行截肢手术。如今,截肢搜救犬有了一条飞毛腿,目前,已装上定制假肢。训练员说:在那次搜救活动中,“昆兰”走过的地方会带有血迹,后来就将“昆兰”带出现场!以上就是【截肢搜救犬有了一条飞毛腿】相关内容,更多资讯请关注。...

代码训练LeetCode(15)买卖股票

代码训练(15)LeetCode之买卖股票 Author: Once Day Date: 2024年4月22日 漫漫长路,才刚刚开始… 全系列文章可参考专栏: 十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客 参考文章: 122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣(LeetCode)力扣 (LeetCode) 全球极客挚爱的技术成长平台 文章目录 代码训练(15)LeetCode之买卖股票1. ...

【深度学习实战(13)】训练之加载预训练权重

YourModel()if 0: weights_init(model) # ------------------------------------------------------## 预训练权值加载流程:# model_dict, pretrained_dict# -> temp_dict(pretrained_dict与model_dict匹配上的)# -> model_dict...

政安晨:【深度学习神经网络基础】(九)—— 在深度学习神经网络反向传播训练中理解梯度

目录 简述 理解梯度 什么是梯度 计算梯度 简述 在深度学习神经网络中,反向传播是一种用来训练神经网络的常用方法。它通过计算损失函数对于网络参数的梯度,然后使用梯度下降算法更新参数,以降低损失函数的值。 梯度表示了函数在某一点上的变化率和方向,对于神经网络而言,梯度表示了损失函数对于网络参数的变化率和方向。在反向传播过程中,首先通过前向传播计算出网络的输出和损失函数的值,然后利用链式法则逐层计算参数的...

【深度学习实战(12)】训练之模型参数初始化

一、初始化方式 在常见的CNN深度学习模型中,最常出现的是Conv卷积和BatchNorm算子。 (1)对于Conv卷积,权重初始化的方式有‘normal’,‘xavier’,‘kaiming’,‘orthogonal’ 以‘normal’方式为例:对Conv卷积的weight通常是以均值为0,标准差为0.02的正态分布进行参数初始化 (2)对于BatchNorm算子,通常是使用‘normal’方式...
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