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大模型的涌现能力这个概念可能是指大型神经网络模型在某些任务上表现出的出乎意料的能力超出了人们的预期。出现的原因从结论上来看是模型不够好导致的原因主要是
数据量的增加随着互联网的发展和数字化信息的爆炸增长可用于训练模型的数据量大大增加。更多的数据可以提供更丰富、更广泛的语言知识和语境使得模型能够更好地理解和生成文本。计算能力的提升随着计算硬件的发展特别是图形处理器GPU和专用的AI芯片如TPU的出现计算能力大幅提升。这使得训练更大、更复杂的模型成为可能从而提高了模型的性能和涌现能力。模型架构的改进近年来一些新的模型架构被引入如Transformer它在处理序列数据上表现出色。这些新的架构通过引入自注意力机制等技术使得模型能够更好地捕捉长距离的依赖关系和语言结构提高了模型的表达能力和生成能力。预训练和微调的方法预训练和微调是一种有效的训练策略可以在大规模无标签数据上进行预训练然后在特定任务上进行微调。这种方法可以使模型从大规模数据中学习到更丰富的语言知识和语义理解从而提高模型的涌现能力。
其实导致涌现出现的原因拆解开就是因为技术糅合导致的不可控。大模型的涌现能力是由数据量的增加、计算能力的提升、模型架构的改进以及预训练和微调等因素共同作用的结果。
大模型基本概念
1. 大模型一般指1亿以上参数的模型但是这个标准一直在升级目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型Large Language ModelLLM是针对语言的大模型。
2. 175B、60B、540B等这些一般指参数的个数B是Billion/十亿的意思175B是1750亿参数这是ChatGPT大约的参数规模。
3. 强化学习Reinforcement Learning一种机器学习的方法通过从外部获得激励来校正学习方向从而获得一种自适应的学习能力。
4. 基于人工反馈的强化学习RLHFReinforcement Learning from Human Feedback构建人类反馈数据集训练一个激励模型模仿人类偏好对结果打分这是GPT-3后时代大语言模型越来越像人类对话核心技术。
5. 涌现Emergence或称创发、突现、呈展、演生是一种现象。许多小实体相互作用后产生了大实体而这个大实体展现了组成它的小实体所不具有的特性。研究发现模型规模达到一定阈值以上后会在多步算术、大学考试、单词释义等场景的准确性显著提升称为涌现。
6. 泛化Generalization模型泛化是指一些模型可以应用泛化到其他场景通常为采用迁移学习、微调等手段实现泛化。
7. 微调FineTuning针对大量数据训练出来的预训练模型后期采用业务相关数据进一步训练原先模型的相关部分得到准确度更高的模型或者更好的泛化。
8. 指令微调Instruction FineTuning针对已经存在的预训练模型给出额外的指令或者标注数据集来提升模型的性能。
9. 思维链Chain-of-ThoughtCoT。通过让大语言模型LLM将一个问题拆解为多个步骤一步一步分析逐步得出正确答案。需指出针对复杂问题LLM直接给出错误答案的概率比较高。思维链可以看成是一种指令微调。
Transformer架构以及在大型语言模型中的作用
Transformer架构是一种深度神经网络架构于2017年由Vaswani等人在他们的论文“Attention is All You Need”中首次提出。自那以后它已成为大型语言模型如BERT和GPT最常用的架构。 Transformer架构使用注意机制来解析输入序列例如句子或段落专门用于自然语言处理NLP应用。与传统的循环神经网络RNN不同Transformer采用自注意力技术使其能够同时关注输入序列的多个部分。 在大型语言模型中Transformer架构用于创建输入文本的深层表示然后可以用于各种NLP任务如文本分类、命名实体识别和文本生成。这些模型在大量文本数据上进行了预训练使它们能够学习数据中的模式和关系然后可以进行特定的NLP任务的微调。 总的来说Transformer架构通过提供强大而灵活的架构彻底改变了NLP领域特别适用于处理大量文本数据。在大型语言模型中的使用已经在各种NLP任务的性能上实现了显著的改进并使从业者更容易将最先进的NLP模型集成到他们的项目中。
如何使用预训练模型来执行NLP任务
假设您是一家金融科技初创公司的有经验的软件工程师 在我之前的一个项目中我利用预训练模型来提高我们的客户支持聊天机器人的准确性。该聊天机器人最初是在一小组客户咨询的小型数据集上训练的但由于训练数据量有限它在某些问题上表现不佳。 为了解决这个问题我在公司更大的客户咨询数据集上对一个预训练的BERT模型进行了微调。这使模型能够学习数据中的特定模式和关系从而显著提高了聊天机器人在测试集上的准确性。 除了提高聊天机器人的性能外使用预训练模型还节省了大量时间和资源与从零开始训练模型相比。这使我们能够迅速部署更新后的聊天机器人提供更好的客户体验。 总的来说预训练模型已经证明在我的NLP项目中是一个有价值的工具提供高性能和资源节省并我期待在将来的项目中继续使用它们。
解释微调以及它如何用于定制预训练模型以适应特定任务
微调是一种将预训练模型适应特定任务的过程。它涉及在特定任务的较小数据集上训练预训练模型使模型能够学习任务特定的特征并适应任务的数据分布。 例如像BERT或GPT-2这样的预训练语言模型可以针对特定的NLP任务如情感分析或命名实体识别进行微调。在这种情况下微调过程涉及使用特定任务的标记示例的小型数据集来训练模型通过更新模型参数来改善模型在任务上的性能。 微调过程可以通过使用反向传播和梯度下降等训练算法来更新模型的参数来完成就像在任何其他机器学习任务中一样。然而由于模型已经在大量文本数据上进行了预训练它已经对语言有很强的理解可以更快地学习任务特定的特征而不需要从零开始训练模型。 微调具有几个优点。它允许将预训练模型适应特定任务和领域提高模型在特定任务上的性能。与从头开始训练模型相比它还节省时间和计算资源因为预训练模型提供了性能的强大基线。 总的来说微调是一种用于定制预训练模型以适应特定任务的强大技术并已成为NLP项目中的常见实践。
将大型语言模型集成到生产系统的过程:
将大型语言模型集成到生产系统通常涉及多个步骤包括对输入数据进行预处理、定义模型架构、训练模型以及在生产环境中部署模型。以下是该过程的高层概述
1. 预处理输入数据首先需要对输入数据进行预处理以确保可以输入模型。这可能包括数据清洗、将文本转换为数值表示以及将数据分为训练和测试集。
2. 定义模型架构接下来需要定义模型架构。这涉及选择一个预训练语言模型如BERT或GPT-2并对其进行微调以适应特定任务。模型架构可能还包括其他层和组件如分类器以执行所需的任务。
3. 训练模型一旦模型架构被定义下一步是在经过预处理的数据上训练模型。这涉及使用训练算法如随机梯度下降来更新模型参数并提高模型在任务上的性能。
4. 评估模型在模型经过训练后评估模型在测试集上的性能非常重要。这可能包括计算指标如准确度或F1分数以评估模型的性能并确定需要改进的方面。
5. 部署模型最后一步是在生产环境中部署模型。这可能涉及将经过训练的模型转换为可以部署在生产环境中的格式如TensorFlow Serving或Flask并将其集成到生产系统中。
6. 监控和维护一旦模型被部署监控其性能并根据需要进行更新非常重要。这可能涉及重新训练模型以适应新数据、更新模型架构以及解决在生产环境中出现的任何问题。
如何优化模型性能
以下是一位金融科技初创公司有经验的软件工程师的虚构答案
一个例子是针对用于识别欺诈交易的模型。该模型最初是在大量历史交易数据上进行训练的但由于数据不平衡其性能不佳。为了解决这个问题我使用了过采样技术来平衡数据并提高模型的性能。
除了过采样我还通过微调超参数来优化模型性能。这包括调整学习速率、批量大小和训练周期数等参数以找到能够实现最佳性能的值的组合。
最后我还尝试了不同的模型架构包括决策树和随机森林以确定最适合该任务的模型。通过比较不同模型的性能我能够选择表现最佳的模型并将其集成到生产环境中。
总的来说优化模型性能涉及数据预处理、调整超参数和模型选择的组合。在我的以前的项目中我通过利用这些技术改进了欺诈检测模型的性能为我们的客户提供了更准确的解决方案。
大型语言模型中的注意机制以及是如何工作的
注意机制是许多最先进的NLP模型的重要组成部分包括基于Transformer的模型如BERT和GPT。
注意机制的工作原理是允许模型在进行预测时有选择地关注输入序列的不同部分。这是通过计算每个输入序列元素的一组注意分数来实现的这些分数表示每个元素对于给定任务的重要性。然后这些注意分数用于加权输入元素并生成加权和作为模型下一层的输入。
在高层次上注意机制允许模型根据手头的任务动态地调整其关注点。例如在机器翻译任务中注意机制可能在不同时间关注源句子中的不同单词使模型能够有选择地关注生成翻译时的重要信息。
在实践中注意机制是通过一组参数来实现的称为注意权重这些参数在训练过程中学习。这些注意权重用于计算注意分数并生成输入元素的加权和。注意权重可以看作是模型用于存储有关输入序列信息的一种记忆。
总的来说注意机制在提高大型语言模型性能方面发挥了至关重要的作用因为它允许模型有选择地关注输入序列的不同部分并更好地捕捉元素之间的关系。
如何处理大型语言模型的计算需求
处理大型语言模型的计算需求可能是一个挑战尤其是在模型必须集成到生产环境中的实际应用中。以下是在项目中管理计算需求的一些策略
- 硬件优化大型语言模型需要大量的计算资源如高端GPU或TPU。为了满足模型的需求重要的是使用适当的硬
以下是将上述文本翻译成中文
你如何处理大型语言模型的计算需求
处理大型语言模型的计算需求可能是一个挑战尤其是在模型必须集成到生产环境中的实际应用中。以下是在项目中管理计算需求的一些建议
- 硬件优化大型语言模型需要大量的计算资源包括高端GPU或TPU。为了满足模型的需求使用适当的硬件非常重要无论是使用云端GPU还是投资于本地硬件。
- 模型修剪模型修剪涉及移除模型的多余或不重要的组件可以显著减少模型的计算需求而不损害性能。这可以通过权重修剪、结构修剪和激活修剪等技术来实现。
- 模型量化量化涉及减少模型权重和激活的精度可以显著减少模型的内存需求和计算需求。这可以通过量化感知训练或后训练量化等技术来实现。
- 模型蒸馏模型蒸馏涉及训练一个较小的模型来模仿较大模型的行为。这可以显著减少模型的计算需求而不损害性能因为较小的模型可以更高效地训练并且可以在资源有限的环境中部署。
- 并行处理并行处理涉及将模型的工作负载分布到多个GPU或处理器上可以显著减少运行模型所需的时间。这可以通过数据并行处理、模型并行处理或管道并行处理等技术来实现。
通过使用这些策略的组合可以有效地管理大型语言模型的计算需求确保模型能够在实际应用中得以有效部署。
使用大型语言模型时遇到的挑战或限制
在NLP项目中使用大型语言模型可能会面临一些挑战和限制。一些常见的挑战包括
- 计算需求大型语言模型需要大量的计算资源如高端GPU或TPU这可能会在资源有限或需要实时应用的环境中造成部署困难。
- 内存需求存储大型语言模型的参数需要大量内存这使得在内存受限的环境中部署或对较小数据集进行微调变得具有挑战性。
- 解释性不足大型语言模型通常被视为黑盒难以理解其推理和决策而这在某些应用中很重要。
- 过拟合在小数据集上微调大型语言模型可能会导致过拟合降低对新数据的准确性。
- 偏见大型语言模型是在大量数据上训练的这可能会引入模型的偏见。这可能在要求结果中保持中立和公平的应用中构成挑战。
- 道德关切使用大型语言模型可能会对社会产生重大影响因此必须考虑伦理问题。例如通过语言模型生成假新闻或带有偏见的决策可能会带来负面后果。
NLP中生成模型和判别模型的区别
在NLP中生成模型和判别模型是用于执行不同NLP任务的两个广泛类别的模型。
生成模型关注学习底层数据分布并从中生成新样本。它们建模输入和输出的联合概率分布旨在最大化生成观察数据的可能性。在NLP中的一个生成模型示例是语言模型其目标是基于先前的单词来预测序列中的下一个单词。
判别模型则关注学习输入-输出空间中正负示例之间的边界。它们建模给定输入情况下输出的条件概率分布旨在最大化对新示例的分类准确性。在NLP中的一个判别模型示例是情感分析模型其目标是根据文本内容将文本分类为积极、消极或中性。
总之生成模型的目标是生成数据而判别模型的目标是对数据进行分类。
一、基础篇
1. 目前 主流的开源模型体系 有哪些
2. prefix LM 和 causal LM 区别是什么
3. 涌现能力是啥原因
4. 大模型LLM的架构介绍
5. 你比较关注那些主流的开源大模型
6. 目前大模型模型结构都有那些
7. prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点
8. 模型幻觉是什么业内解决方案是什么
9. 大模型的 Tokenizer 的实现方法及原理
10. ChatGLM3 的词表实现方法
11. GPT3、LLAMA、Chatglm 的Layer Normalization 的区别是什么各自的优缺点是什么
12. 大模型常用的激活函数有那些
14. Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention 是否了解区别是什么
15. 多模态大模型是否有接触落地案例
二、大模型LLMs进阶面
1. llama 输入句子长度理论上可以无限长吗
2. 什么是 LLMs 复读机问题
3. 为什么会出现 LLMs 复读机问题
4. 如何缓解 LLMs 复读机问题
5. LLMs 复读机问题
6. llama 系列问题
7. 什么情况用Bert模型什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型咋选
8. 各个专业领域是否需要各自的大模型来服务
9. 如何让大模型处理更长的文本
10. 大模型参数微调、训练、推理
11. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调究竟需要多少显存
12. 为什么SFT之后感觉LLM傻了?
13. SFT 指令微调数据 如何构建?
14. 领域模型Continue PreTrain 数据选取
15. 领域数据训练后通用能力往往会有所下降如何缓解模型遗忘通用能力
16. 领域模型Continue PreTrain 如何 让模型在预训练过程中就学习到更多的知识
17. 进行SFT操作的时候基座模型选用Chat还是Base?
18.领域模型微调 指令数据输入格式 要求
19. 领域模型微调 领域评测集 构建
20. 领域模型词表扩增是不是有必要的
21. 如何训练自己的大模型
22. 训练中文大模型有啥经验
23. 指令微调的好处
24. 预训练和微调哪个阶段注入知识的
25. 想让模型学习某个领域或行业的知识是应该预训练还是应该微调
26. 多轮对话任务如何微调模型
27. 微调后的模型出现能力劣化灾难性遗忘是怎么回事
28. 微调模型需要多大显存
29. 大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么
30. 预训练和SFT操作有什么不同
31. 样本量规模增大训练出现OOM错
32. 大模型LLM进行SFT 如何对样本进行优化
33. 模型参数迭代实验
34.为什么需要进行参选微调参数微调的有点有那些
35.模型参数微调的方式有那些你最常用那些方法
36.prompt tuning 和 prefix tuning 在微调上的区别是什么
37. LLaMA-adapter 如何实现稳定训练
38. LoRA 原理与使用技巧有那些
39. LoRA 微调优点是什么
40. AdaLoRA 的思路是怎么样的
41. LoRA 权重合入chatglm模型的方法
42. P-tuning 讲一下与 P-tuning v2 区别在哪里优点与缺点
43. 为什么SFT之后感觉LLM傻了?
44. 垂直领域数据训练后通用能力往往会有所下降如何缓解模型遗忘通用能力
45. 进行SFT操作的时候基座模型选用Chat还是Base?
46. 领域模型词表扩增是不是有必要的
47. 训练中文大模型的经验和方法
48. 模型微调用的什么模型模型参数是多少微调模型需要多大显存
49. 预训练和SFT操作有什么不同
50. 训练一个通用大模型的流程有那些
51.DDO 与 DPO 的区别是什么
52. 是否接触过 embeding 模型的微调方法
53.有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法
54. 大模型LLMs评测有那些方法如何衡量大模型的效果
55.如何解决三个阶段的训练SFT-RM-PPO过程较长更新迭代较慢问题
56. 模型训练的数据集问题一般数据集哪里找
57.为什么需要进行模型量化及原理
58.大模型词表扩充的方法及工具
59.大模型应用框架
60.搭建大模型应用遇到过那些问题如何解决的
61.如何提升大模型的检索效果
62.是否了解上下文压缩方法
63.如何实现窗口上下文检索
64.开源的 RAG 框架有哪些你比较了解
65. 大模型应用框架 LangChain 和 LlamaIndex 各种的优势有那些
66. 你使用的向量库有那些各自有点与区别
67. 使用外部知识数据库时需要对文档进行分块如何科学的设置文档块的大小
68. LLMs 受到上下文长度的限制如果检索到的文档带有太多噪声该如何解决这样的问题
69. RAG检索增强生成对于大模型来说有什么好处
三、大模型LLMslangchain面
什么是 LangChain?
LangChain 包含哪些 核心概念
什么是 LangChain Agent?
如何使用 LangChain ?
LangChain 支持哪些功能?
什么是 LangChain model?
LangChain 包含哪些特点?
LangChain 如何使用?
LangChain 存在哪些问题及方法方案
LangChain 替代方案
LangChain 中 Components and Chains 是什么
LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么
LangChain 中 Example Selectors 是什么
LangChain 中 Output Parsers 是什么
LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么
LangChain 中 Chat Message History 是什么
LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么
LangChain 如何调用 LLMs 生成回复
LangChain 如何修改 提示模板
LangChain 如何链接多个组件处理一个特定的下游任务
LangChain 如何Embedding vector store
LangChain 低效的令牌使用问题
LangChain 文档的问题
LangChain 太多概念容易混淆过多的“辅助”函数问题
LangChain 行为不一致并且隐藏细节问题
LangChain 缺乏标准的可互操作数据类型问题
四、大模型分布式训练
大模型进行训练你用的是什么框架
业内常用的分布式AI框架你什么了解
数据并行、张量并行、流水线并行的原理及区别
推理优化技术 Flash Attention 的作用是什么
推理优化技术 Paged Attention 的作用是什么
CPU-offloadZeRO-offload 了解?
ZeRO零冗余优化器 的三个阶段
混合精度训练的优点是什么可能带来什么问题
Megatron-DeepSpeed 方法
Megatron-LM 方法
五、大模型LLMs推理
为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着
大模型在gpu和cpu上推理速度如何
推理速度上int8和fp16比起来怎么样
大模型有推理能力吗
大模型生成时的参数怎么设置
有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法
如何让大模型输出合规化
应用模式变更
