大模型继续预训练解决方案
在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型（LLM）已经成为推动技术进步的核心力量。但在实际应用中，针对特定任务或领域的继续预训练往往是提升模型性能的关键。本方案以通义千问2（Qwen2）模型为例，为您介绍如何对模型进行继续预训练。
如何在PAI-DLC上使用Megatron-LM进行大语言模型预训练
预训练大语言模型面对来自模型规模和数据规模的多重挑战，为了解决这些问题，PAI提供了在DLC上使用Megatron-LM进行大语言模型预训练的最佳实践。该实践通过准备镜像环境与训练数据、调整训练策略、提交与管理任务等流程，帮助您在DLC上轻松高效地预训练大语言模型。本文为您介绍该实践的使用流程。
大模型训练的艺术：从预训练到增强学习的四阶段之旅
大模型训练的艺术：从预训练到增强学习的四阶段之旅 在当今人工智能领域，大型模型以其卓越的性能和广泛的应用前景，成为推动技术进步的重要力量。训练这样复杂的模型并非一日之功，而是需历经精心设计的四个阶段：预训练、监督微调（SFT...
人工智能平台PAI产品使用合集之Alink是否加载预训练好的pytorch模型
问题一：请问机器学习PAI在dsw中如何将文件存储到nas？ 请问机器学习PAI在dsw中如何将文件存储到nas？ 参考回答： 在机器学习PAI的DSW中，如果您需要将文件存储到NAS，首先需要创建NAS类型的数据集。随后，将这个数据集挂载到DSW指定的路径下，就可以在DSW中读写NAS中的数据集数据。此外，DSW实例默认提供的系统盘为临时存储，如果需...
大模型训练之难，难于上青天？预训练易用、效率超群的「李白」模型库来了！（2）
LiBai 支持所有常见并行训练策略分布式训练大模型是个复杂问题，涉及到数据并行（data parallel），模型并行（tensor/model parallel），流水并行（pipeline parallel）等多种并行策略，LiBai 模型库支持这三种常见的并行策略以及这些并行策略的任意组合（并行策略的基本概念：https://docs.oneflow.org/master/paralle....
大模型训练之难，难于上青天？预训练易用、效率超群的「李白」模型库来了！（1）
LiBai（李白）模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点，让大模型训练飞入寻常百姓家。大模型多了去了，告诉我怎么加速？自 2018 年 BERT 诞生，到 GPT-3、ViT 等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现，AI 模型参数量的爆发式增长已不足为奇，让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。与此....
EasyTransfer框架在PAI平台上预训练的PAI-ALBERT-zh取得哪些成绩？
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