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完整的大模型由:芯片层->框架层->模型层 组成
大模型训练过程:大模型一定是分布式训练,例如Paddle框架常采用四个策略:
1、流水并行策略;
2、模型并行策略;
3、数据并行策略;
4、分组参数切片,Sharding策略。
即从数据,模型,参数及执行四个方面均获得了最佳训练效果。
训练过程中的优化从四个角度进行分析:
1、IO处理优化;
2、计算效率优化;
3、通信效率优化;
4、现存效率优化。
大模型是今年最火的概念,大模型时代必备技巧之一是-----提升工程(Prompt Engineering)。
随着大模型技术的发展,基于prompt方式对模型进行微调获得输出是非常普遍的做法,为获得更好的输出,对prompt进行微调是非常重要的。
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