電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常聽到一個詞“模型訓(xùn)練”，但是模型是什么？又是怎么訓(xùn)練的？在人工智能中，面對大量的數(shù)據(jù)，要在雜亂無章的內(nèi)容中，準確、容易地識別，輸出需要的圖像/語音
2022-10-23 00:19:00
24277 分布式深度學(xué)習(xí)框架中，包括數(shù)據(jù)/模型切分、本地單機優(yōu)化算法訓(xùn)練、通信機制、和數(shù)據(jù)/模型聚合等模塊?，F(xiàn)有的算法一般采用隨機置亂切分的數(shù)據(jù)分配方式，隨機優(yōu)化算法（例如隨機梯度法）的本地訓(xùn)練算法，同步或者異步通信機制，以及參數(shù)平均的模型聚合方式。
2018-07-09 08:48:2213609 
隨著預(yù)訓(xùn)練語言模型(PLMs)的不斷發(fā)展，各種NLP任務(wù)設(shè)置上都取得了不俗的性能。盡管PLMs可以從大量語料庫中學(xué)習(xí)一定的知識，但仍舊存在很多問題，如知識量有限、受訓(xùn)練數(shù)據(jù)長尾分布影響魯棒性不好
2022-04-02 17:21:438765 NLP領(lǐng)域的研究目前由像RoBERTa等經(jīng)過數(shù)十億個字符的語料經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型匯主導(dǎo)。那么對于一個預(yù)訓(xùn)練模型，對于不同量級下的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)能夠提取到的知識和能力有何不同？
2023-03-03 11:21:511339 在之前的內(nèi)容中，我們已經(jīng)介紹過流水線并行、數(shù)據(jù)并行（DP，DDP和ZeRO）。 今天我們將要介紹最重要，也是目前基于Transformer做大模型預(yù)訓(xùn)練最基本的并行范式：來自NVIDIA的張量模型
2023-05-31 14:38:231605 
為什么？一般有 tensor parallelism、pipeline parallelism、data parallelism 幾種并行方式，分別在模型的層內(nèi)、模型的層間、訓(xùn)練數(shù)據(jù)三個維度上對 GPU 進行劃分。三個并行度乘起來，就是這個訓(xùn)練任務(wù)總的 GPU 數(shù)量。
2023-09-15 11:16:2112112 
請問multisim中沒有DP9503B這個芯片的模型，需要怎么找啊？這個芯片是一款非隔離LED恒流驅(qū)動芯片。
2024-01-09 11:54:49
并行編程模型是并行計算，尤其是并行軟件的基礎(chǔ)，也是并行硬件系統(tǒng)的導(dǎo)向，在面臨多核新挑戰(zhàn)的情況下，什么樣的并行編程模型在未來能成為主流，還很難說。至少到目前，還處于百家爭鳴的時代，很多模型提出，很多在應(yīng)用，下面我們簡單介紹一下當前的并行編程模型現(xiàn)狀。
2019-07-11 08:03:33
數(shù)據(jù)采集編程指南 上篇.pdf
2015-12-12 21:02:50
訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功咋辦，試了好幾個模型壓縮了也不行，ram占用過大，有無解決方案？
2023-08-04 09:16:28
CV之YOLOv3：深度學(xué)習(xí)之計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Yolov3-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:51:47
CV之YOLO：深度學(xué)習(xí)之計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tiny-yolo-5clessses訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集全程記錄
2018-12-24 11:50:57
Django之模型(二)
2020-05-29 10:01:49
工具篇Flair之訓(xùn)練模型教程
2020-04-27 14:03:05
)，其中y取值1或-1（代表二分類的類別標簽），這也是GBDT可以用來解決分類問題的原因。模型訓(xùn)練代碼地址 https://github.com/qianshuang/ml-expdef train
2019-01-23 14:38:58
連接器）。外部以太網(wǎng)鏈路可以連接到任何交換層次結(jié)構(gòu)。Suchconfiguration可以進行優(yōu)化，以大規(guī)模實現(xiàn)textra大型模型并行性，并可以輕松處理數(shù)據(jù)并行性或模型和數(shù)據(jù)并行性的組合。
GAUDI
2023-08-04 06:06:14
TensorFlow筆記(4)——優(yōu)化手寫數(shù)字識別模型之代價函數(shù)和擬合
2019-10-21 10:39:55
會得到添加了高斯噪聲的新圖像。高斯噪聲也稱為白噪聲，是一種服從正態(tài)分布的隨機噪聲。 在深度學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練時往往會在輸入數(shù)據(jù)中加入高斯噪聲，以提高模型的魯棒性和泛化能力。 這稱為數(shù)據(jù)擴充。 通過向輸入數(shù)據(jù)添加
2023-02-16 14:04:10
本教程以實際應(yīng)用、工程開發(fā)為目的，著重介紹模型訓(xùn)練過程中遇到的實際問題和方法。在機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)中，主要涉及三大部分，分別是數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)及優(yōu)化器。本文也按順序的依次介紹數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)
2018-12-21 09:18:02
簡單來說：所謂模型就是一個濾波器，訓(xùn)練的權(quán)重就是濾波系數(shù)，輸入經(jīng)過濾波器后得到一個輸出。所以嵌入式AI部署一般就是解析模型得到“濾波系數(shù)”，輸入信號進行一系列類似"濾波&
2023-08-18 07:01:53
labview數(shù)據(jù)采集圖解數(shù)據(jù)采集圖解 模擬量到數(shù)字量的轉(zhuǎn)換：為了使計算機能夠處理或存儲信號，將模擬電壓或電流轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息數(shù)字量到模擬量的轉(zhuǎn)換：將數(shù)字信息轉(zhuǎn)換為模擬電壓或電流，使計算機能夠控制設(shè)備
2008-08-03 20:03:55
能否直接調(diào)用訓(xùn)練好的模型文件？
2021-06-22 14:51:03
準備開始為家貓做模型訓(xùn)練檢測，要去官網(wǎng)https://maix.sipeed.com/home 注冊帳號，文章尾部的視頻是官方的，與目前網(wǎng)站略有出路，說明訓(xùn)練網(wǎng)站的功能更新得很快。其實整個的過程
2022-06-26 21:19:40
多種形式和任務(wù)。這個階段是從語言模型向?qū)υ?b class="flag-6" style="color: red">模型轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵，其核心難點在于如何構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)部多個任務(wù)之間的關(guān)系、訓(xùn)練數(shù)據(jù)與預(yù)訓(xùn)練之間的關(guān)系及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模。
獎勵建模階段的目標是構(gòu)建一個文本
2024-03-11 15:16:39
用于訓(xùn)練模型，如下圖所示：我選擇的方式為上傳本地圖片的方式，選項選擇如下：上傳圖片后，我們需要對圖片進行標記，操作則需要點擊下圖所示的 查看與標注第四步：在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集完成后，就是模型訓(xùn)練，我們進入模型
2021-03-23 14:32:35
（三）使用YOLOv3訓(xùn)練BDD100K數(shù)據(jù)集之開始訓(xùn)練
2020-05-12 13:38:55
我正在嘗試使用自己的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練人臉檢測模型。此錯誤發(fā)生在訓(xùn)練開始期間。如何解決這一問題？
2023-04-17 08:04:49
醫(yī)療模型人訓(xùn)練系統(tǒng)是為滿足廣大醫(yī)學(xué)生的需要而設(shè)計的。我國現(xiàn)代醫(yī)療模擬技術(shù)的發(fā)展處于剛剛起步階段，大部分仿真系統(tǒng)產(chǎn)品都源于國外，雖然對于模擬人仿真已經(jīng)出現(xiàn)一些產(chǎn)品，但那些產(chǎn)品只是就模擬人的某一部分，某一個功能實現(xiàn)的仿真，沒有一個完整的系統(tǒng)綜合其所有功能。
2019-08-19 08:32:45
問題最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU訓(xùn)練模型的時候，沒有問題，過一會再訓(xùn)練出現(xiàn)非常卡頓，使用nvidia-smi查看發(fā)現(xiàn)，顯示GPU的風(fēng)扇和電源報錯：解決方案自動風(fēng)扇控制在nvidia
2022-01-03 08:24:09
CV：基于Keras利用訓(xùn)練好的hdf5模型進行目標檢測實現(xiàn)輸出模型中的臉部表情或性別的gradcam(可視化)
2018-12-27 16:48:28
CV之CNN：基于Keras利用cv2建立訓(xùn)練存儲CNN模型(2+1)并調(diào)用攝像頭進行實時人臉識別
2018-12-26 11:09:16
CV：基于Keras利用CNN主流架構(gòu)之mini_XCEPTION訓(xùn)練情感分類模型hdf5并保存到指定文件夾下
2018-12-26 11:08:26
我正在嘗試使用 eIQ 門戶訓(xùn)練人臉檢測模型。我正在嘗試從 tensorflow 數(shù)據(jù)集 (tfds) 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，特別是 coco/2017 數(shù)據(jù)集。但是，我只想導(dǎo)入 wider_face。但是，當我嘗試這樣做時，會出現(xiàn)導(dǎo)入程序錯誤，如下圖所示。任何幫助都可以。
2023-04-06 08:45:14
`如何正確理解功率MOSFET的數(shù)據(jù)表（上篇）.`
2012-08-13 14:24:17
工作探索了如何在小型數(shù)據(jù)集上從頭開始訓(xùn)練ViT。也有工作在探索如何在24小時內(nèi)對文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練BERT模型，但它使用8個GPU的服務(wù)器，而作者將自己限制在單個GPU。Primer建議尋找
2022-11-24 14:56:31
想好做什么樣的?！颈尘笆乔懈顗|，每一小格是1cmX1cm的方塊，方便大家比較大小。】火車模型教程開始：這些是主要的材料 自制遙控火車模型的教程圖解取一小塊PVC管槽，用鐵尺和筆刀將其兩邊切整齊，在距其中
2012-12-29 15:03:47
)，其中y取值1或-1（代表二分類的類別標簽），這也是GBDT可以用來解決分類問題的原因。模型訓(xùn)練代碼地址 https://github.com/qianshuang/ml-expdef train
2019-01-25 15:02:15
概述：DDP3310B是Micronas公司出品的一款用于CRT彩電中的視頻解碼處理芯片，其具備視頻處理、偏轉(zhuǎn)處理等功能。DDP3310B采用68引腳PLCCK封裝工藝。
2021-04-08 07:45:45
目前官方的線上模型訓(xùn)練只支持K210，請問K510什么時候可以支持
2023-09-13 06:12:13
Mali T604 GPU的結(jié)構(gòu)是由哪些部分組成的？Mali T604 GPU的編程特性有哪些？Mali GPU的并行化計算模型是怎樣構(gòu)建的？基于Mali-T604 GPU的快速浮點矩陣乘法并行化該如何去實現(xiàn)？
2021-04-19 08:06:26
proteus中有仿真模型的并行插口怎么繪制？
2019-04-23 20:14:43
算法隱含并行性的物理模型:利用物理學(xué)原理對算法的隱含并行性進行了分析，提出算法的不確定性和高熵態(tài)是隱含并行性出現(xiàn)的根源，但算法的隱含并行性會導(dǎo)致算法結(jié)果的不確定
2009-10-21 08:23:07
10 什么是聲卡DDP電路/聲卡杜比定邏輯技術(shù)
DDP電路：DDP(Double Detect and Protect:二重探測與保護),它可以使Space對輸入的信號不再重復(fù)處
2010-02-05 11:34:55558 LabVIEW數(shù)據(jù)采集編程指南【上篇】，之前有一篇中篇。記得一起看
2016-03-14 15:46:000 為針對受限玻爾茲曼機處理大數(shù)據(jù)時存在的訓(xùn)練緩慢、難以得到模型最優(yōu)的問題，提出了基于CJPU的RBM模型訓(xùn)練并行加速方法。首先重新規(guī)劃了對比散度算法在CJPU的實現(xiàn)步驟；其次結(jié)合以往CJPU并行方案
2017-11-07 14:38:4612 針對大容量固態(tài)存儲器中數(shù)據(jù)錯“位”的問題，目前大多采用軟件ECC 模型進行檢錯和糾錯，但這勢必會極大地影響存儲系統(tǒng)的讀寫性能?；贓CC校驗原理，提出一種并行硬件ECC 模型，并采用FPGA 實現(xiàn)。仿真分析和實驗結(jié)果表明:該模型不僅具有良好的糾錯能力，而且顯著地提高了存儲系統(tǒng)的讀寫性能。
2017-11-18 10:32:515229 
發(fā)電機模型制作圖解
2018-09-17 10:47:0011723 具體來說，就是對于每個workload（模型、訓(xùn)練算法和數(shù)據(jù)集），如果我們在剛開始的時候增加batch size，模型所需的訓(xùn)練步驟數(shù)確實會按比例逐漸減少，但越到后期，步驟數(shù)的減少量就越低，直到
2018-11-29 08:57:262778 
深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個樣本都容不下，你要如何訓(xùn)練大批量模型？通過本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個訓(xùn)練樣本大于 GPU
2018-12-03 17:24:01668 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練硬件具備越來越強大的數(shù)據(jù)并行化處理能力?；?GPU 或定制 ASIC 的專門系統(tǒng)輔以高性能互連技術(shù)使得能夠處理的數(shù)據(jù)并行化規(guī)模前所未有地大，而數(shù)據(jù)并行化的成本和收益尚未得到深入研究
2018-12-19 10:39:213273 
正如我們在本文中所述，ULMFiT使用新穎的NLP技術(shù)取得了令人矚目的成果。該方法對預(yù)訓(xùn)練語言模型進行微調(diào)，將其在WikiText-103數(shù)據(jù)集（維基百科的長期依賴語言建模數(shù)據(jù)集Wikitext之一）上訓(xùn)練，從而得到新數(shù)據(jù)集，通過這種方式使其不會忘記之前學(xué)過的內(nèi)容。
2019-04-04 11:26:2623192 
自然圖像領(lǐng)域中存在著許多海量數(shù)據(jù)集，如ImageNet，MSCOCO?；谶@些數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的預(yù)訓(xùn)練模型推動了分類、檢測、分割等應(yīng)用的進步。
2019-08-20 15:03:161871 生成的數(shù)據(jù)生成準確的預(yù)測。這些新數(shù)據(jù)示例可能是用戶交互、應(yīng)用處理或其他軟件系統(tǒng)的請求生成的——這取決于模型需要解決的問題。在理想情況下，我們會希望自己的模型在生產(chǎn)環(huán)境中進行預(yù)測時，能夠像使用訓(xùn)練過程中使用
2020-04-10 08:00:000 成功訓(xùn)練計算機視覺任務(wù)的深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)。這是因為這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多個隱藏的處理層，并且隨著層數(shù)的增加，需要學(xué)習(xí)的樣本數(shù)也隨之增加。如果沒有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，則該模型往往會很好地學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這稱為過度擬合。如果模型過擬合，則其泛化能力很差，因此對未見的數(shù)據(jù)的表現(xiàn)很差。
2020-05-04 08:59:002727 本文把對抗訓(xùn)練用到了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個階段，對抗訓(xùn)練的方法是針對embedding space，通過最大化對抗損失、最小化模型損失的方式進行對抗，在下游任務(wù)上取得了一致的效果提升。 有趣的是，這種對抗
2020-11-02 15:26:491802 
BERT的發(fā)布是這個領(lǐng)域發(fā)展的最新的里程碑之一，這個事件標志著NLP 新時代的開始。BERT模型打破了基于語言處理的任務(wù)的幾個記錄。在 BERT 的論文發(fā)布后不久，這個團隊還公開了模型的代碼，并提供了模型的下載版本
2020-11-24 10:08:223200 導(dǎo)讀：預(yù)訓(xùn)練模型在NLP大放異彩，并開啟了預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)的NLP范式時代。由于工業(yè)領(lǐng)域相關(guān)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，以及工業(yè)應(yīng)用對推理性能的要求，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型往往不能簡單直接地被應(yīng)用于NLP業(yè)務(wù)中。本文將為
2020-12-31 10:17:112217 
。但是不同的是，因為IPT是同時訓(xùn)練多個task，因此模型定義了多個head和tail分別對應(yīng)不同的task。
2021-03-03 16:05:543903 
為提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標檢測模型精度并增強檢測器對小目標的檢測能力，提出一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標檢測網(wǎng)絡(luò)模型。采用脫離預(yù)訓(xùn)練檢測網(wǎng)絡(luò)使其達到甚至超過預(yù)訓(xùn)練模型的精度，針對小目標特點
2021-04-02 11:35:5026 在某一方面的智能程度。具體來說是，領(lǐng)域?qū)＜胰斯?gòu)造標準數(shù)據(jù)集，然后在其上訓(xùn)練及評價相關(guān)模型及方法。但由于相關(guān)技術(shù)的限制，要想獲得效果更好、能力更強的模型，往往需要在大量的有標注的數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練。 近期預(yù)訓(xùn)練模型的
2021-09-06 10:06:533351 
大模型的預(yù)訓(xùn)練計算。 上篇主要介紹了大模型訓(xùn)練的發(fā)展趨勢、NVIDIA Megatron的模型并行設(shè)計，本篇將承接上篇的內(nèi)容，解析Megatron 在NVIDIA DGX SuperPOD 上的實踐
2021-10-20 09:25:432078 NLP中，預(yù)訓(xùn)練大模型Finetune是一種非常常見的解決問題的范式。利用在海量文本上預(yù)訓(xùn)練得到的Bert、GPT等模型，在下游不同任務(wù)上分別進行finetune，得到下游任務(wù)的模型。然而，這種方式
2022-03-21 15:33:301843 “強悍的織女模型在京東探索研究院建設(shè)的全國首個基于 DGX SuperPOD 架構(gòu)的超大規(guī)模計算集群 “天琴α” 上完成訓(xùn)練，該集群具有全球領(lǐng)先的大規(guī)模分布式并行訓(xùn)練技術(shù)，其近似線性加速比的數(shù)據(jù)、模型、流水線并行技術(shù)持續(xù)助力織女模型的高效訓(xùn)練。”
2022-04-13 15:13:11783 由于亂序語言模型不使用[MASK]標記，減輕了預(yù)訓(xùn)練任務(wù)與微調(diào)任務(wù)之間的gap，并由于預(yù)測空間大小為輸入序列長度，使得計算效率高于掩碼語言模型。PERT模型結(jié)構(gòu)與BERT模型一致，因此在下游預(yù)訓(xùn)練時，不需要修改原始BERT模型的任何代碼與腳本。
2022-05-10 15:01:271173 CLIP是近年來在多模態(tài)方面的經(jīng)典之作，得益于大量的數(shù)據(jù)和算力對模型進行預(yù)訓(xùn)練，模型的Zero-shot性能非?？捎^，甚至可以在眾多數(shù)據(jù)集上和有監(jiān)督訓(xùn)練媲美。
2022-10-13 09:13:043675 電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常聽到一個詞“模型訓(xùn)練”，但是模型是什么？又是怎么訓(xùn)練的？在人工智能中，面對大量的數(shù)據(jù)，要在雜亂無章的內(nèi)容中，準確、容易地識別，輸出需要的圖像/語音
2022-10-23 00:20:037253 為了解決這一問題，本文主要從預(yù)訓(xùn)練語言模型看MLM預(yù)測任務(wù)、引入prompt_template的MLM預(yù)測任務(wù)、引入verblize類別映射的Prompt-MLM預(yù)測、基于zero
2022-11-14 14:56:342497 可以訪問預(yù)訓(xùn)練模型的完整源代碼和模型權(quán)重。 該工具套件能夠高效訓(xùn)練視覺和對話式 AI 模型。由于簡化了復(fù)雜的 AI 模型和深度學(xué)習(xí)框架，即便是不具備 AI 專業(yè)知識的開發(fā)者也可以使用該工具套件來構(gòu)建 AI 模型。通過遷移學(xué)習(xí)，開發(fā)者可以使用自己的數(shù)據(jù)對 NVIDIA 預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)，
2022-12-15 19:40:06722 在應(yīng)用程序開發(fā)周期中，第一步是準備和預(yù)處理可用數(shù)據(jù)以創(chuàng)建訓(xùn)練和驗證/測試數(shù)據(jù)集。除了通常的數(shù)據(jù)預(yù)處理外，在MAX78000上運行模型還需要考慮幾個硬件限制。
2023-02-21 12:11:44903 BERT類模型的工作模式簡單，但取得的效果也是極佳的，其在各項任務(wù)上的良好表現(xiàn)主要得益于其在大量無監(jiān)督文本上學(xué)習(xí)到的文本表征能力。那么如何從語言學(xué)的特征角度來衡量一個預(yù)訓(xùn)練模型的究竟學(xué)習(xí)到了什么樣的語言學(xué)文本知識呢？
2023-03-03 11:20:00911 每個單詞都依賴于輸入文本與之前生成的單詞。自回歸生成模型只建模了前向的單詞依賴關(guān)系，依次生成的結(jié)構(gòu)也使得自回歸模型難以并行化。目前大部分預(yù)訓(xùn)練生成模型均采用自回歸方式，包括GPT-2，BART，T5等模型。
2023-03-13 10:39:59910 預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進行自定義。 如果要教一個剛學(xué)會走路的孩子什么是獨角獸，那么我們首先應(yīng)
2023-04-04 01:45:021025 和充沛優(yōu)質(zhì)的硬件資源 算法的迭代創(chuàng)新 在大模型訓(xùn)練這個系列里，我們將一起探索學(xué)習(xí)幾種經(jīng)典的分布式并行范式，包括 流水線并行（Pipeline Parallelism），數(shù)據(jù)并行(Data
2023-05-25 11:41:21625 
預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進行自定義。
2023-05-25 17:10:09595 實驗室在 SageMaker Studio Lab 中打開筆記本
為了預(yù)訓(xùn)練第 15.8 節(jié)中實現(xiàn)的 BERT 模型，我們需要以理想的格式生成數(shù)據(jù)集，以促進兩項預(yù)訓(xùn)練任務(wù)：掩碼語言建模和下一句預(yù)測
2023-06-05 15:44:40442 前文說過，用Megatron做分布式訓(xùn)練的開源大模型有很多，我們選用的是THUDM開源的CodeGeeX（代碼生成式大模型，類比于openAI Codex）。選用它的原因是“完全開源”與“清晰的模型架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練配置圖”，能幫助我們高效閱讀源碼。我們再來回顧下這兩張圖。
2023-06-07 15:08:242186 
使用原始的 Megatron-LM 訓(xùn)練 GPT2 設(shè)置訓(xùn)練數(shù)據(jù) 運行未修改的Megatron-LM GPT2模型 開啟DeepSpeed DeepSpeed 使用 GPT-2 進行評估 Zero
2023-06-12 10:25:331841 
文章稱，他們從許多來源收集了大量有關(guān) GPT-4 的信息，包括模型架構(gòu)、訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施、推理基礎(chǔ)設(shè)施、參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集組成、token 量、層數(shù)、并行策略、多模態(tài)視覺適應(yīng)、不同工程權(quán)衡背后的思維過程、獨特的實現(xiàn)技術(shù)以及如何減輕與巨型模型推理有關(guān)的瓶頸等。
2023-07-12 14:16:57402 
大型語言模型如 ChatGPT 的成功彰顯了海量數(shù)據(jù)在捕捉語言模式和知識方面的巨大潛力，這也推動了基于大量數(shù)據(jù)的視覺模型研究。在計算視覺領(lǐng)域，標注數(shù)據(jù)通常難以獲取，自監(jiān)督學(xué)習(xí)成為預(yù)訓(xùn)練的主流方法
2023-07-24 16:55:03272 
模型訓(xùn)練是將模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)相結(jié)合，通過樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，使得模型可以對新的樣本數(shù)據(jù)進行準確的預(yù)測和分類。本文將詳細介紹 CNN 模型訓(xùn)練的步驟。 CNN 模型結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入
2023-08-21 16:42:00885 數(shù)據(jù)并行是最常見的并行形式，因為它很簡單。在數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)集被分割成幾個碎片，每個碎片被分配到一個設(shè)備上。這相當于沿批次（Batch）維度對訓(xùn)練過程進行并行化。每個設(shè)備將持有一個完整的模型副本，并在分配的數(shù)據(jù)集碎片上進行訓(xùn)練。
2023-08-24 15:17:28537 
在《英特爾銳炫 顯卡+ oneAPI 和 OpenVINO 實現(xiàn)英特爾 視頻 AI 計算盒訓(xùn)推一體-上篇》一文中，我們詳細介紹基于英特爾 獨立顯卡搭建 YOLOv7 模型的訓(xùn)練環(huán)境，并完成了 YOLOv7 模型訓(xùn)練，獲得了最佳精度的模型權(quán)重。
2023-08-25 11:08:58819 
流浪者緩解PyTorch DDP的層次SGD
2023-08-31 14:27:11290 
生成式AI和大語言模型（LLM）正在以難以置信的方式吸引全世界的目光，本文簡要介紹了大語言模型，訓(xùn)練這些模型帶來的硬件挑戰(zhàn)，以及GPU和網(wǎng)絡(luò)行業(yè)如何針對訓(xùn)練的工作負載不斷優(yōu)化硬件。
2023-09-01 17:14:561046 
model 訓(xùn)練完成后，使用 instruction 以及其他高質(zhì)量的私域數(shù)據(jù)集來提升 LLM 在特定領(lǐng)域的性能；而 rlhf 是 openAI 用來讓model 對齊人類價值觀的一種強大技術(shù)；pre-training dataset 是大模型在訓(xùn)練時真正喂給 model 的數(shù)據(jù)，從很多 paper 能看到一些觀
2023-09-19 10:00:06506 
NVIDIA Megatron 是一個基于 PyTorch 的分布式訓(xùn)練框架，用來訓(xùn)練超大Transformer語言模型，其通過綜合應(yīng)用了數(shù)據(jù)并行，Tensor并行和Pipeline并行來復(fù)現(xiàn) GPT3，值得我們深入分析其背后機理。
2023-10-23 11:01:33826 
Parallel，簡稱DDP），它也僅僅是能將數(shù)據(jù)并行，放到各個GPU的模型上進行訓(xùn)練。 也就是說，DDP的應(yīng)用場景在你的模型大小大于顯卡顯存大小時，它就無法使用了，除非你自己再將模型參數(shù)拆散分散
2023-10-30 10:09:45951 
如果我們使用的 數(shù)據(jù)集較大 ，且 網(wǎng)絡(luò)較深 ，則會造成 訓(xùn)練較慢 ，此時我們要 想加速訓(xùn)練 可以使用 Pytorch的AMP （ autocast與Gradscaler ）；本文便是依據(jù)此寫出
2023-11-03 10:00:191054 
算法工程、數(shù)據(jù)派THU深度學(xué)習(xí)在近年來得到了廣泛的應(yīng)用，從圖像識別、語音識別到自然語言處理等領(lǐng)域都有了卓越的表現(xiàn)。但是，要訓(xùn)練出一個高效準確的深度學(xué)習(xí)模型并不容易。不僅需要有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、合適的模型
2023-12-07 12:38:24547 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實現(xiàn)圓檢測與圓心位置預(yù)測，主要是通過對YOLOv8姿態(tài)評估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個自定義的圓檢測與圓心定位預(yù)測模型
2023-12-21 10:50:05529 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實現(xiàn)工件切割點位置預(yù)測，主要是通過對YOLOv8姿態(tài)評估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個工件切割分離點預(yù)測模型
2023-12-22 11:07:46259 
谷歌在模型訓(xùn)練方面提供了一些強大的軟件工具和平臺。以下是幾個常用的谷歌模型訓(xùn)練軟件及其特點。
2024-03-01 16:24:01184
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