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专题型定制网站建设,电子元器件做哪个网站好,jsp网页设计作业,杭州cms建站模板0.前言大模型发展史 早期阶段#xff08;1950s~1980s#xff09; 在1950年代初期#xff0c;人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而#xff0c;由于当时的计算机处理能力非常有限#xff0c;很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展#xff0c;自然…0.前言大模型发展史早期阶段1950s~1980s在1950年代初期人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而由于当时的计算机处理能力非常有限很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进展。例如1970年美国宾夕法尼亚大学的Adele Goldberg和David Robson创建了一个名为Lunenfeld Project的系统它可以进行自动翻译。同时中国科学院自动化研究所也在20世纪70年代开始研究自然语言处理技术主要集中在机器翻译领域。中期阶段1980s~2010s进入20世纪80年代和90年代自然语言处理领域的研究更加深入。例如1981年Xerox PARC的研究人员Ron Kaplan和Martin Kay开发了一个名为Lexical Functional GrammarLFG的语法框架这为后续的NLP研究提供了重要的理论基础。在这个阶段NLP技术开始逐渐应用于实际场景中如机器翻译、语音识别和文本分类等。现代阶段2010s~至今进入21世纪后尤其是近年来NLP大模型的发展迎来了革命性的突破。这主要得益于深度学习技术的快速发展和计算能力的提升。在这一阶段预训练模型成为NLP领域的主流方法。其中2018年是一个重要的时间节点。在这一年BERT模型的出现标志着NLP大模型时代的开始。BERT是一个基于Transformer结构的双向编码器模型通过在大量文本数据上进行预训练学习到了丰富的语言知识和上下文信息。随后GPT系列模型也相继问世这些模型在预训练的基础上通过微调可以适应各种NLP任务取得了显著的性能提升。此外随着计算资源的不断丰富和模型结构的优化NLP大模型的规模也在不断扩大。从最初的几百万参数到现在的几十亿甚至上百亿参数这些大模型在性能上不断刷新记录推动了NLP技术的快速发展。NLP领域主要模型的发展历程可以大致分为如下几个阶段早期研究阶段侧重于设计人工编写的规则和语法如基于规则和知识的方法等统计方法崛起引入数学和统计方法侧重于从大规模语料库中自动学习语言规律如隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF等深度学习革命基于神经网络模型的方法强调自动提取特征和端到端的训练如循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM、卷积神经网络CNN等预训练模型兴起基于大规模数据和深度学习模型的预训练方法提升了NLP任务的性能如BERT、GPT、T5等。可以发现NLP领域的主要模型从深度学习阶段开始经过预训练模型兴起直到如今的各种聊天大模型的爆发NLP模型一直在向着参数量更多、通用性更强的方向发展。左图介绍语言模型LM是一种利用自然文本来预测词Token顺序的机器学习方法。大语言模型LLM则通常指参数数量达到亿级别的神经网络语言模型例如GPT-3、GPT-4、PaLM2等仅有左下方的灰色分支为非Transformer模型其余颜色的分支均为基于Transformer的模型自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域研究如何让计算机处理、理解和生成人类语言。目标是能够实现人机交互、自动翻译、信息检索、情感分析等任务。应用领域包括搜索引擎、社交媒体监测、智能客服、新闻生成等。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】1.显卡选择篇-硬件配置先说结论大模型的训练用 4090 是不行的但推理inference/serving用 4090 不仅可行在性价比上还能比 H100 稍高。4090 如果极致优化性价比甚至可以达到 H100 的 2 倍。2.大模型训练流程训练一个大模型到底需要投入多少块需要多少数据训练多长时间能达到一个不错的效果 本文引用靠谱的数据来回答这些问题。全流程训练大模型的训练简单来说分为Pretraining和Finetuning微调Pretraining需要非常多的数据和算力Finetuning相对来说对算力的要求比较低。LoRA基本原理是冻结预训练好的模型权重参数在冻结原模型参数的情况下通过往模型中加入额外的网络层并只训练这些新增的网络层参数P-tuning v1微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中只对 Prompt 部分的参数进行训练而语言模型的参数固定不变Freeze即参数冻结对原始模型部分参数进行冻结操作仅训练部分参数RLHFOpenAI2022.12 Reinforcement Learning fromHuman Feedback人类反馈强化学习起到的作用是通过将人类的反馈纳入训练过程为机器提供了一种自然的、人性化的互动学习过程。RRHF阿里巴巴2023.4RLTF腾讯2023.7RRTF华为2023.7RLAIF谷歌2023.9百度千帆大模型训练全流程Mass:2.1 SFT监督微调RLHF讲解[人工智能大语言模型微调技术SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法][人工智能LLM模型奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF]2.2 Prompt工程原理篇[大语言模型的预训练[3]之Prompt LearningPrompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning详情][大语言模型的预训练[4]指示学习Instruction LearningEntailment-oriented、PLM oriented、human-oriented以及和Prompt工程区别][大语言模型的预训练[5]语境学习、上下文学习In-Context Learning精调LLM、Prompt设计和打分函数Scoring Function设计以及ICL底层机制等原理详解][大语言模型的预训练[6]思维链(Chain-of-thoughtCoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用]2.3 Prompt工程实践篇[Prompt进阶系列1:LangGPT(从编程语言反思LLM的结构化可复用提示设计框架)][Prompt进阶2:LangGPT(构建高性能Prompt策略和技巧)–最佳实践指南][Prompt进阶3:LangGPT(构建高性能质量Prompt策略和技巧2)–稳定高质量文案生成器][Prompt进阶系列4:LangGPT(构建高性能Prompt实践指南)–结构化Prompt][Prompt进阶系列5:LangGPT(提示链Prompt Chain)–提升模型鲁棒性][Prompt工程全攻略15Prompt框架一网打尽BROKE、COAST、LangGPT、学会提示词让大模型更高效]3.大模型如何选择3.1 大模型能力对比国内外依然有一定差距。GPT4-Turbo总分92.71分领先高于其他国内大模型及国外大模型。其中国内最好模型文心一言4.0总分87.75分距离GPT4-Turbo有4.96分距离GPT4(网页)有2.61分的差距。本次最新上榜的Google开源模型的Gemma-7b-it表现不佳可能的原因之一是训练数据中中文语料占比较少。国内大模型历月前三甲SuperCLUE月榜首位的大模型有5个。分别是文心一言、BlueLM、SenseChat3.0、Baichuan2-13B-Chat、360智脑。其中百度的文心一言登顶SuperCLUE月榜的次数最多分别在7月、11月、12月、24年2月取得了SuperCLUE最好成绩。3.2 开源模型对比推荐总体上大版本如34B的模型优于中小版本(13B、6B)的开源模型更大的版本如72B的模型表现要更好。但也有小模型好于大模型的情况如qwen1.5的70亿参数版本好于一些130亿参数的大模型面壁智能的MiniCPM-2b好于智谱AI的ChatGLM3-6B大厂中开源的主导力量是阿里云在各个参数量级中国都有模型开源。但众多的创业公司是开源模型的主力如智谱AI、百川智能、零一万物、元象科技、面壁智能。3.2 Qwen 不同大小模型的训练、推理配置通义千问开源模型配置要求测量了使用BF16、Int8和Int4中的模型生成序列长度(Sequence Length)2048的平均推理速度和GPU内存使用情况。训练所需要内存列表推理所需要内存列表Qwen在各个评测任务表现-整体效果不错技术创新通义千问720亿参数模型Qwen-72B代表了当时业界开源模型的顶级技术水平大规模参数量意味着模型具有更强的学习能力和泛化性能能够处理复杂多样的自然语言任务。性能表现在多个权威基准评测中取得开源模型最优成绩证明了其卓越的技术实力和广泛的适用性不仅超越了部分知名开源模型如Llama 2-70B而且在与商用闭源模型的竞争中也展现出了竞争力。全模态能力开源的模型包括文本和音频等多种模态实现了“全尺寸全模态”的开源表明通义千问支持跨模态的应用场景增强了其在多领域应用的潜力。行业影响阿里云推动了AI技术普惠化进程使得学术界、企业和个人开发者可以更便捷地利用这些先进的模型进行研究和开发降低了准入门槛促进了AI生态的繁荣与发展。4. 对AI看法提高效率在多个业务领域中AI大模型通过自动化和优化流程显著提高了工作效率在数据分析领域AI大模型可以自动处理和分析海量数据提供有价值的洞察。提高决策准确性基于大量数据的训练AI大模型可以提供更为准确的分析和预测可以做出更明智的决策。推动创新AI大模型的应用为企业带来了创新的可能性推动了产品和服务的升级。在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型各大场景实战案例结语【一一AGI大模型学习 所有资源获取处无偿领取一一】所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门进阶学习资源包》扫码获取~