赞
踩
模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型,这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型在诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了显著的成果。
大模型使用了许多高级技术,主要包括以下几个方面:
这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用,使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而,大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。
模型参数是指在机器学习和深度学习模型中可学习的权重和偏置等变量。在训练过程中,通过优化算法(如梯度下降)来调整这些参数,以最小化模型预测值与实际值之间的差距。参数的初始值通常是随机的,随着训练的进行,它们会逐渐收敛到合适的数值,以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。
在大模型中,参数的数量通常非常庞大。举个例子,OpenAI的GPT-3模型拥有约1750亿个参数,使其能够执行更复杂的任务,如自然语言生成、翻译、摘要等。大量参数使模型具有更强的表示能力,但同时也带来了更高的计算成本和内存需求。这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源(如GPU或TPU)和优化策略(如分布式训练和混合精度训练)来进行有效训练的原因。
以一个简单的深度学习模型为例:多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)。多层感知机是一种前馈神经网络,由输入层、若干隐藏层和输出层组成。每层都包含若干个神经元,相邻层之间的神经元通过权重矩阵相互连接。
假设我们的多层感知机有以下结构:
权重矩阵参数如下:
偏置参数如下:
将所有权重参数与偏置参数相加,该多层感知机共有6 + 6 + 2 + 3 + 2 + 1 = 20个参数。这是一个相对较小的模型。对于大模型,如GPT-3,参数数量可能达到数百亿,这使得它们能够表达更复杂的函数并执行更高级的任务。
大模型采用分布式训练方法来提高训练速度和扩展性。大体可以分为两类:数据并行与模型并行。
数据并行(Data Parallelism):在这种方法中,模型分布在多个计算设备(如 GPU 或 TPU)上。每个设备都有模型的一个副本,但训练数据会被划分为不同的子集。每个设备使用其所分配的数据子集训练模型副本,然后通过通信协议(如 AllReduce 操作)同步梯度更新。
模型并行(Model Parallelism):在模型并行中,模型被分割成多个部分,每个部分在单独的计算设备上运行。这种方法适用于无法放入单个设备内存的大型模型。当参数规模为千亿时,存储模型参数就需要数百GB的显存空间,超出单个GPU卡的显存容量。显然,仅靠数据并行无法满足超大规模模型训练对于显存的需求。为了解决这个问题,可以采用模型并行技术。在每个训练迭代中,设备间需要交换中间计算结果以完成前向和反向传播过程。模型并行从计算图的切分角度,可以分为以下几种:
流水线并行(Pipeline Parallelism):将模型的不同层划分到多个计算设备上,每个设备负责处理一部分模型层,即层间并行。在前向和反向传播过程中,设备之间需要传递中间计算结果。这种方法的优势是可以同时处理多个输入样本,从而提高计算设备的利用率。
张量并行(Tensor Parallelism):将计算图中的层内的参数切分到不同设备,即层内并行,称之为张量模型并行。以一般的矩阵乘法为例,假设我们有 C = AB。我们可以将B沿着列分割成 B0 B1 B2 … Bn,每个设备持有一列。然后我们将 A 与每个设备上 B 中的每一列相乘,我们将得到 AB0 AB1 AB2 … ABn 。此刻,每个设备仍然持有一部分的结果,例如,设备(rank=0)持有 AB0。为了确保结果的正确性,我们需要收集全部的结果,并沿列维串联张量。通过这种方式,我们能够将张量分布在设备上,同时确保计算流程保持正确。张量并行过程如下图所示:
上述并行训练方法通常使用了以下通信原语:
大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC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Prompt,LangChain,LoRA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。
可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。
-END-
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。