MATLAB算法实战应用案例精讲-【概念篇】大模型

目录

前言

几个相关概念

几个高频面试题目

ChatGPT 技术和传统的 AI 有什么区别？

大模型使用哪些并行训练方法？

数据并行

模型并行

流水线并行

张量并行

并行训练使用的通信原语？

数据并行-通信原语

模型并行-通信原语

发展历程

国外大模型发展历程

未来发展趋势

算法原理

什么是大模型

行业大模型

大模型算法

大语言模型

 GPT-3

  T5

 GShard

大模型特点

大模型参数

大模型训练的目标公式

大模型训练的集群架构

参数服务器模式

集合通讯模式

分布式并行策略相关

分布式训练Allreduce算法 

通信概念

分布式通信算法

优缺点

优点：

缺点：

应用场景

应用案例

大(语言)模型推理原理及加速

训练及推理原理

推理加速

控制推理结果的超参数

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前言

大语言模型（LLM）是基于深度学习技术构建的强大语言理解和生成模型，通过大规模文本数据的训练，它能够生成具有语义和语法正确性的连贯文本。基于注意力机制的序列模型，LLM能够捕捉上下文信息，并在各种自然语言处理任务中广泛应用，如对话系统、文本翻译和情感分析。

几个相关概念

1. 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）：大模型通常采用深度神经网络，拥有多个隐藏层，以捕捉输入数据中的高阶特征和抽象概念。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）：在计算机视觉任务中，大模型通常采用卷积神经网络。通过局部感受野、权值共享和池化操作等设计，CNN可以有效处理图像数据，提取多尺度的视觉特征。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：在序列数据处理任务（如自然语言处理和语音识别）中，大模型可能采用循环神经网络或其变体（如长短时记忆网络）来捕捉时序关系。
4. Tra