人类偏好对齐训练技术解析
背景 大型语言模型（LLMs）通过在大量文本数据集上进行无监督预训练，获得丰富的语言模式和知识，这一阶段训练后的模型被称为base model。base model能够理解语言并生成连贯的文本，但仍然存在一些问题，比如： 不良输出：模型可能会生成各种偏见、不真实信息和有害内容。 跟随指令的能力不足：尽管预训练模型可以生成连贯的文本...
【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练：深度解析与实战代码指南
a. 数据拆分，模型不拆分 b. 数据不拆分，模型拆分 c. 数据拆分，模型拆分 在深度学习的炼丹之路上，多GPU的使用如同助燃剂，能够极大地加速模型的训练和测试。根据不同的GPU数量和内存配置，我们可以选择多种策略来充分利用这些资源。今天，我们将围绕“多GPU炼丹”这一主题，深度解析PyTorch多GPU并行训练的技巧，并为大家带来实战代码指南。在这个过程中，我们将不断探讨和展示如何...
大模型落地实战指南：从选择到训练，深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
大模型落地实战指南：从选择到训练，深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章 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...
PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析
引言 在神经网络中，反向传播算法是一个关键的概念，它在训练神经网络中起着至关重要的作用。本文将深入探讨反向传播算法的原理、实现以及在深度学习中的应用。 什么是反向传播？ 反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的监督学习算法。它的基本思想是通过不断调整神经网络中的权重和偏差，使其能够逐渐适应输入数据的特征，从而实现...
官方modelscope给的本地json训练地址元素解析的小脚本，又碰到问题的吗？
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解锁ChatGLM-6B的潜力：优化大语言模型训练，突破任务困难与答案解析难题
解锁ChatGLM-6B的潜力：优化大语言模型训练，突破任务困难与答案解析难题 LLM（Large Language Model）通常拥有大量的先验知识，使得其在许多自然语言处理任务上都有着不错的性能。 但，想要直接利用 LLM 完成一些任务会存在一些答案解析上的困难，如规范化输出格式，严格服从输入信息等。 因此，在这个项目下我们参考 ChatGLM-Tuning 的代码，尝试对大模型 C...
在OCR我应该如何训练，训练好了如何解析不同各类的数据？
我们想识别北京这边的医疗票据，现在有四类票据，他们的格式不同：公立医院门诊发票1张，公立医院住院发票+小票详单， 私立医院门诊发票+小票详单，私立医院门诊发票 + 小票详单，在OCR我应该如何训练，训练好了如何解析不同各类的数据？
MMdetection框架速成系列 第03部分：简述整体构建细节与模块+训练测试模块流程剖析+深入解析代码模块与核心实现
MMdetection框架速成系列MMdetection框架速成系列 第01部分：https://v9999.blog.csdn.net/article/details/128486362MMdetection框架速成系列 第02部分：https://v9999.blog.csdn.net/article/details/128486548MMdetection框架速成系列 第03部分：http....
蓝桥杯备战 每日训练3道 真题解析
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PCIe链路训练(Link Training) Debug案例解析
Issue背景描述：Xilinx两块开发版PCIe link up时间相差很大，Virtex-6开发版PCIe link up时间超过60ms，而Virtex-7 PCIe link up时间只有~25ms.分析过程：1. 对比Virtex-6和Virtex-7两块开发板上电过程的LTSSM状态机。首先看一下，Virtex-6开发版的LTSSM状态机，发现在多了一次Polling->Dec....
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