怎么做微信釣魚網(wǎng)站嗎,wordpress新頁面代碼,公司做網(wǎng)站要多久,免費下載建筑圖集規(guī)范的網(wǎng)站本文詳解PEFT參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)及其分類#xff0c;重點解析LoRA#xff08;低秩適配#xff09;的核心原理與實現(xiàn)。LoRA通過將權(quán)重矩陣低秩分解為兩個小矩陣#xff0c;僅訓(xùn)練少量參數(shù)#xff0c;顯著降低顯存占用和訓(xùn)練時間。結(jié)合QLoRA量化技術(shù)#xff0c;進一步優(yōu)化資源…本文詳解PEFT參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)及其分類重點解析LoRA低秩適配的核心原理與實現(xiàn)。LoRA通過將權(quán)重矩陣低秩分解為兩個小矩陣僅訓(xùn)練少量參數(shù)顯著降低顯存占用和訓(xùn)練時間。結(jié)合QLoRA量化技術(shù)進一步優(yōu)化資源使用使大模型微調(diào)更加高效和經(jīng)濟。這些技術(shù)為開發(fā)者提供了在有限資源條件下微調(diào)大模型的實用方案是AI工程領(lǐng)域的重要知識。1、什么是PEFTPEFTParameter Efficient Fine-Tuning參數(shù)高效微調(diào)是指一類用于微調(diào)大型預(yù)訓(xùn)練語言模型Pretrained Language ModelsPLMs的技術(shù)通常僅更新或引入少量參數(shù)通常占總參數(shù)的1%-10%同時保持預(yù)訓(xùn)練模型的主體參數(shù)凍結(jié)不變。目標是以遠少于全參數(shù)微調(diào)的資源開銷獲得接近、甚至等同或超過后者的性能。2、PEFT技術(shù)分類PEFT大致分為五類2.1 Additive Fine-Tuning附加式微調(diào)方法引入額外的可訓(xùn)練參數(shù)如適配器Adapter、連續(xù)的偽提示詞向量原先模型的所有參數(shù)全部凍結(jié)。附加式微調(diào)方法可以分為三類1基于適配器Adapter-based的微調(diào)2基于軟提示Soft Prompt-based的微調(diào)3其它2.2 Partial Fine-Tuning部分微調(diào)方法篩選預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)中對下游任務(wù)至關(guān)重要的子集凍結(jié)其余認為不重要的權(quán)重從而減少微調(diào)的參數(shù)量。部分微調(diào)方法可以分為三類1偏置更新2預(yù)訓(xùn)練掩碼方法基于某種重要性評判標準如梯度、權(quán)重幅值等對預(yù)訓(xùn)練權(quán)重進行稀疏化篩選生成二進制掩碼通過掩碼動態(tài)凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型中“不重要”的參數(shù)僅微調(diào)被掩碼選中的參數(shù)。3權(quán)重掩碼Delta Weight Masking不直接修改預(yù)訓(xùn)練權(quán)重而是學習一組增量權(quán)重Delta Weight通過掩碼控制增量的稀疏性。2.3 Reparameterized Fine-Tuning重參數(shù)化微調(diào)方法通過數(shù)學變換或結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換將模型的參數(shù)表示轉(zhuǎn)換為另一種功能等價但參數(shù)量大大減少的形式凍結(jié)模型權(quán)重僅微調(diào)參數(shù)量更少的等價形式如 LoRALow Rank低秩矩陣分解。分為兩類1LoRA分解2LoRA派生2.4 Hybrid Fine-Tuning混合微調(diào)方法結(jié)合多種微調(diào)策略如部分微調(diào)附加式微調(diào)靈活平衡計算效率和模型性能。分為兩類1人為組合2自動組合2.5 Unified Fine-Tuning統(tǒng)一微調(diào)提出了一個用于微調(diào)的整合框架將多種微調(diào)方法整合為統(tǒng)一架構(gòu)同一套接口規(guī)范如統(tǒng)一的預(yù)處理格式、導(dǎo)出格式和訓(xùn)練方法。用戶可以在不同的任務(wù)上通過統(tǒng)一的接口調(diào)用不同的微調(diào)方法。不同于混合微調(diào)統(tǒng)一微調(diào)只采用單一的微調(diào)方法而不是多種方法的混合。3、LoRAReparameterizedLora屬于是一種高效的參數(shù)微調(diào)技術(shù)它的思想是全量參數(shù)中有意義或者說有重大影響的參數(shù)其實只有一小部分而已。我們可以對全量的參數(shù)把它低秩分解為兩個小矩陣比如我們稱之為 AB 矩陣這兩個矩陣的的參數(shù)量相比于全量模型的參數(shù)量就小的多。而我們實際在訓(xùn)練過程中會把這兩個矩陣嵌入到整個模型架構(gòu)中的不同位置一共是7 個這些會位置可以是3 個“注意力層的Q、K、V權(quán)重矩陣的位置”從而影響他們最終匯合在一起的結(jié)果1 個“自注意力層的輸出也可以附加 Lora 適配器”3個在 FFN 的兩個線性變換再加一個門控的位置一共 7 個地方可以加添適配器而我們在訓(xùn)練期間其實只需要對 Lora 適配器當中的 AB 矩陣進行參數(shù)更新就可以達到一個接近全參數(shù)微調(diào)的一個效果?；谶@樣的機制我們需要調(diào)整的參數(shù)量沒有那么多因為主要的基座模型的權(quán)重是被凍結(jié)的不需要調(diào)整。這樣有一個好處就是在計算梯度的時候模型本身的權(quán)重哪些參數(shù)都不需要去計算損失跟梯度我們只需要計算 AB 矩陣的梯度就可以了。所以計算的梯度量也比較少所以總體來說Lora 這種微調(diào)方式它需要更新的參數(shù)量少所以計算量就小內(nèi)存占用小所需資源就少訓(xùn)練時間也會更短。并且很多實踐證明Lora 微調(diào)方式能夠達到接近全參數(shù)微調(diào)效果所以 Lora 廣泛被應(yīng)用。簡記Lora屬于參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)其理論依據(jù)為全參數(shù)微調(diào)中僅部分參數(shù)起關(guān)鍵作用。核心操作將全量參數(shù)分解為兩個低秩矩陣A和B僅訓(xùn)練這兩個矩陣?；Ｐ蛥?shù)保持凍結(jié)狀態(tài)。矩陣尺寸規(guī)范矩陣B為d×r矩陣A為r×k最終輸出形狀為d×k。其中r通常取值為8/16/32/64等較小數(shù)值。技術(shù)優(yōu)勢顯著減少訓(xùn)練參數(shù)量降低顯存占用和縮短訓(xùn)練時間實際訓(xùn)練時可直觀對比全參數(shù)微調(diào)的資源消耗差異。3.1 背景Li等人2018a和Aghajanyan等人2020的研究表明經(jīng)過訓(xùn)練或微調(diào)的過參數(shù)化權(quán)重規(guī)模遠大于訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模模型其有效參數(shù)空間即真正影響模型性能的關(guān)鍵變化實際上位于一個低維子空間低內(nèi)在維度即低秩中。受此啟發(fā)LoRA的研究團隊認為可以用低秩矩陣來高效地近似或“等效代換”全參數(shù)微調(diào)過程中整個模型的參數(shù)變化。3.2 定義LoRALow-Rank Adaptation是一種高效參數(shù)微調(diào)技術(shù)基于對微調(diào)過程中權(quán)重變化矩陣▲W****低內(nèi)在維度的洞察。通過對的低秩分解在大幅減少訓(xùn)練參數(shù)、顯著降低顯存開銷的同時獲得與全參數(shù)微調(diào)相當?shù)男阅堋．旑A(yù)訓(xùn)練模型為 GPT-3 175B 時LoRA 微調(diào)可以0.01%的參數(shù)量1/3的內(nèi)存占用獲得了與全參數(shù)微調(diào)相當?shù)男阅堋?.3 方法1用表示預(yù)訓(xùn)練模型中的權(quán)重矩陣全參數(shù)微調(diào)后獲得的權(quán)重矩陣W可表示為LoRA微調(diào)利用了▲W 的低秩特性將其表示為兩個低秩矩陣的乘積其中和分別為輸出和輸入特征維度。r是LoRA微調(diào)的秩通常 r min(d,k)。2訓(xùn)練過程中只更新A和B凍結(jié)其它權(quán)重。3需要更新的參數(shù)量只有d x r r x k通常r min(d,k)對于d_model 12288 的GPT-3 175B取極小值如1或2時更新的參數(shù)量低至全量微調(diào)的萬分之一。4原文只對注意力機制的四個權(quán)重矩陣W_q, W_k, Q_v, W_o進行低秩代換即每個Transformer模塊至多只包含四組作用于注意力機制的A和B。除了引入的A和B其它權(quán)重都是凍結(jié)的。3.4 數(shù)學表示1前向傳播的輸入為X激活值為h則對A采用隨機正態(tài)分布初始化B初始化為零。3.5 碼實現(xiàn)與論文的差別代碼實現(xiàn)引入了一個額外的參數(shù)s成為縮放系數(shù)決定低秩矩陣對激活值的影響程度修正后的表示為α 是用戶可配置的超參數(shù)通常記為lora_alpha用于控制低秩更新的強度。3.6 推理階段的處理1合并W和AB為了追求低延遲訓(xùn)練結(jié)束后可以將W和AB合并為新的W這樣推理時不會有任何額外延遲。2不合并也可以分別存儲W和AB只是在推理時需要分別計算然后求和。這樣會引入少量延遲但可以替換AB從而在不同任務(wù)間動態(tài)切換。3.7 優(yōu)勢與局限1優(yōu)勢對于使用Adam/AdamW優(yōu)化器的大型Transformer模型由于無需為凍結(jié)參數(shù)存儲優(yōu)化器狀態(tài)當 r d_model 時顯存使用量減少高達2/3,。在GPT-3 175B模型上顯存開銷從1.2TB縮減至350GB。當 r4且只對Q和V投影矩陣進行低秩分解并凍結(jié)其它權(quán)重時模型檢查點大小反映更新的參數(shù)量約為原先的萬分之一從350GB縮減至35MB。部署時只需要存儲一份預(yù)訓(xùn)練權(quán)重可通過僅切換LoRA權(quán)重以極低成本實現(xiàn)任務(wù)切換可以動態(tài)加載/卸載大量定制化模型。對GPT-3 175B對100個任務(wù)進行全參數(shù)微調(diào)后部署需要350GB X 100 35 TB 顯存而進行LoR A微調(diào)則只需要 35GB 35MB X100 354GB。無需為絕大多數(shù)參數(shù)計算梯度因此與全參數(shù)微調(diào)相比訓(xùn)練更快在GPT-3 175B 上觀察到 25% 的訓(xùn)練加速。2局限如果將A、B與權(quán)重矩陣W合并以消除額外推理延遲則無法在單次前向傳播中批量處理針對不同任務(wù)的輸入A和B不同。在延遲不敏感的場景可以不合并權(quán)重動態(tài)地為同一批次中的樣本選擇合適的LoRA模塊。3.8 試驗評估下表展示了不同的方法對、和模型進行微調(diào)后在GLUE基準測試上的得分。所有測試得分都是越高越好。1FT表示全參數(shù)微調(diào)。2BitFit表示偏置項微調(diào)。3Adpt^H 是原版的Adapter微調(diào)。4Adpt^P 也叫 Adpt^L是原版Adapter的改進只在MLP模塊和層歸一化之后添加Adapter。5Adpt^D 是另一種名為AdapterDrop的高效微調(diào)技術(shù)。3.9 應(yīng)將LoRA適配應(yīng)用于哪些權(quán)重矩陣上文提到研究團隊只對自注意力模塊應(yīng)用LoRA適配其中包含四個權(quán)重矩陣W_q, W_k, Q_v, W_o。下表展示了當微調(diào)參數(shù)預(yù)算固定為18M參數(shù)的個數(shù)如果以FP16存儲則占用空間約為35MB時在GPT-3 175B預(yù)訓(xùn)練模型上對不同的注意力權(quán)重矩陣進行LoRA適配后在WikiSQL和MultiNLI任務(wù)上測試的準確率。1將所有參數(shù)預(yù)算都用于適配▲W_q 或 ▲W_k會導(dǎo)致顯著的性能損失。2同時對▲W_q和▲W_v進行適配在WikiSQL上可以獲得最佳性能。3同時對所有矩陣進行適配可以在兩個任務(wù)上都獲得最佳性能。4這意味著即便只用大小為2的秩在所有矩陣上進行適配也可以從▲W中獲得足夠多的信息。5當參數(shù)預(yù)算固定的情況下用更小的秩適配更多的權(quán)重矩陣比用更大的秩適配單個權(quán)重矩陣能獲得更好的效果。3.10 最佳秩的確定246864同時適配W_qW_qv時只需要很小的秩r即可獲得最佳性能而僅適配則需要更大的秩。這證實了推論▲W具有極小的“內(nèi)在秩”。3.11 時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的置換1空間復(fù)雜度LoRA將▲W替換為BA_x參數(shù)量由d x k替換為d x r r x k在r min(d,k) 時參數(shù)量顯著減少。以r 2為例參數(shù)量變?yōu)榭臻g復(fù)雜度顯著降低。2時間復(fù)雜度3總結(jié)LoRA本質(zhì)上是以時間換空間以略大的算力開銷為代價可以忽略不計顯著降低了顯存開銷。目前大模型訓(xùn)練的瓶頸主要在于顯存因此這樣的置換是有意義的。此外全參數(shù)微調(diào)會更新所有權(quán)重而LoRA只會選擇其中的一部分權(quán)重矩陣進行低秩代換進一步降低了顯存開銷同時也減少了額外的計算開銷。是一種經(jīng)濟高效的微調(diào)方式。4、QLoraQLora Lora 量化技術(shù) 量化的是模型矩陣的參數(shù)而不是 AB 矩陣的參數(shù)4.1 定義通過4-bit量化的BaseModel在保持高性能的同時減少內(nèi)存使用使得模型微調(diào)的門檻大大降低。4bit NormalFloat(NF4)提出了一種對于以零為中心的正態(tài)分布數(shù)據(jù)在信息論上最優(yōu)的數(shù)據(jù)類型該數(shù)據(jù)類型對正態(tài)分布數(shù)據(jù)產(chǎn)生比4bitint和4bitfloat更好的效果;Double Quantization對量化常數(shù)進行量化減少存儲空間;分頁優(yōu)化器在GPU偶爾內(nèi)存不足的情況下自動在CPU和GPU之間進行頁面到頁面的傳輸以避免 GPU OOM。4.2 NF44.2.1 如果是平均量化SimpleQuant-Int4如下分布Y軸表示權(quán)重落入特定量化區(qū)間的比例4.2.2 NF4NF4是一種數(shù)據(jù)類型它在量化過程中保留了零點并使用所有2k位來表示k位數(shù)據(jù)類型。這種數(shù)據(jù)類型通過估計兩個范圍的分位數(shù)qi來創(chuàng)建一個非對稱的數(shù)據(jù)類型這兩個范圍分別是負數(shù)部分[-1,0]的2k-1和正數(shù)部分[0,1]的2k-1 1。然后它統(tǒng)一了這兩組分位數(shù)qi并從兩組中都出現(xiàn)的兩個零中移除一個。這種結(jié)果數(shù)據(jù)類型在每個量化 bin 中都有相等的期望值數(shù)量因此被稱為k-bit NormalFloat (NFk)這種數(shù)據(jù)類型對于以零為中心的正態(tài)分布數(shù)據(jù)在信息論上是最優(yōu)的。NF4分位數(shù)計算公式標準正態(tài)分布量化函數(shù)把[-1, 0]分成7份然后生成[-1, ..., 0]共8個分位數(shù), 把[0, 1]分成8份 然后生成[0, ..., 1]共9個分位數(shù)兩個合起來去掉一個0就生成全部的16個分位數(shù)了。4.3 Double Quantization在量化的過程中為了降低異常值的影響我們采用分塊的方式進行進行量化。具體來說就是每64個參數(shù)共享一個量化常數(shù)(Absmax32bit)這樣的話相當于每一個參數(shù)的量化額外開銷為32bit/640.5bit。這個總體來說也是比較大的一個開銷所以為了進一步優(yōu)化這個量化開銷我們對其進行二次量化DoubleQuantization對量化常數(shù)進行進一步的量化。我們采用256的塊大小對量化常數(shù)進行FP8量化這樣的話我們可以把每個參數(shù)的量化額外開銷降低到8/64 32/(64 * 256) 0.127 bit4.4 分頁優(yōu)化器在GPU偶爾內(nèi)存不足的情況下自動在CPU和GPU之間進行頁面到頁面的傳輸以避免GPU OOM。這個特性就像CPU RAM和磁盤之間的常規(guī)內(nèi)存分頁一樣工作。我們使用這個特性為優(yōu)化器狀態(tài)分配分頁內(nèi)存當GPU內(nèi)存不足時這些優(yōu)化器狀態(tài)會自動被驅(qū)逐到CPU RAM當在優(yōu)化器更新步驟中需要內(nèi)存時它們會被分頁回GPU內(nèi)存。5、秩Rank的數(shù)學概念秩是衡量矩陣中真正有效信息量的數(shù)學指標而LoRA技術(shù)正是巧妙地利用了權(quán)重矩陣的“低秩”特性來實現(xiàn)高效微調(diào)。下面我將通過一個對比表格和詳細分解幫助您全面理解這個概念。 秩的核心概念與LoRA中的角色 如何直觀理解“秩”從生活例子到數(shù)學我們可以通過一個簡單的例子來感受什么是“秩”以及什么是“線性相關(guān)”。情景A小紅買3個蘋果和4個桃子花了18元小明買2個蘋果和3個桃子花了13元。這兩個方程是線性無關(guān)的每個方程都提供了獨特的信息它們組成的方程組其系數(shù)矩陣的秩為2因此我們可以解出蘋果和桃子的單價。情景B小紅買3個蘋果和4個桃子花了18元小明買6個蘋果和8個桃子花了36元。此時第二個方程只是第一個方程的兩倍它沒有提供任何新信息這兩個方程是線性相關(guān)的。它們組成的方程組其系數(shù)矩陣的秩為1我們無法解出唯一的解。將這個概念延伸到矩陣上一個全零矩陣 [0000]不包含任何信息其秩為0。一個單位矩陣 [1001]的兩行/兩列完全不同信息量最大其秩為2滿秩。一個矩陣 [1224]第二行只是第一行的2倍信息是重復(fù)的其秩為1低秩。 為什么LoRA可以利用“低秩”特性LoRA技術(shù)有效的核心基于一個深刻的洞察大型預(yù)訓(xùn)練模型在適應(yīng)下游任務(wù)時其權(quán)重的變化量 ΔW具有“低秩屬性”。這意味著盡管權(quán)重矩陣 W本身可能非常大例如 4096×4096但微調(diào)所需的有意義的更新方向即 ΔW中那些線性無關(guān)的列/行其實非常少。ΔW矩陣中充滿了冗余信息其內(nèi)在的“有效維度”或“內(nèi)在維度”很低。因此我們不需要用一個完整的、擁有 4096×4096約1678萬個參數(shù)的矩陣來表示 ΔW。我們可以用一個低秩分解來近似它ΔWBA 其中A的維度是 r×nB的維度是 m×r而秩 r是一個遠小于 m和 n的值通常為4, 8, 16等。通過這種方式需要訓(xùn)練的參數(shù)量從 m×n銳減至 r×(mn)。當 r很小時參數(shù)量顯著減少。例如對于一個 4096×4096的權(quán)重矩陣當 r8時參數(shù)量從1678萬降至 8×(40964096)65536僅為原來的約0.39%。如何學習大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實際上整個社會的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個人只能說是“最先掌握AI的人將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的開局時期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學習提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學習等錄播視頻免費分享出來。這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】為什么要學習大模型我國在A大模型領(lǐng)域面臨人才短缺,數(shù)量與質(zhì)量均落后于發(fā)達國家。2023年人才缺口已超百萬凸顯培養(yǎng)不足。隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展預(yù)計到2025年,這一缺口將急劇擴大至400萬,嚴重制約我國AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新步伐。加強人才培養(yǎng),優(yōu)化教育體系,國際合作并進是破解困局、推動AI發(fā)展的關(guān)鍵。大模型入門到實戰(zhàn)全套學習大禮包1、大模型系統(tǒng)化學習路線作為學習AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學習路線可以為你節(jié)省時間少走彎路方向不對努力白費。這里我給大家準備了一份最科學最系統(tǒng)的學習成長路線圖和學習規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門到精通2、大模型學習書籍文檔學習AI大模型離不開書籍文檔我精選了一系列大模型技術(shù)的書籍和學習文檔電子版它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學習大模型提供堅實的理論基礎(chǔ)。3、AI大模型最新行業(yè)報告2025最新行業(yè)報告針對不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機會等進行系統(tǒng)地調(diào)研和評估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。4、大模型項目實戰(zhàn)配套源碼學以致用在項目實戰(zhàn)中檢驗和鞏固你所學到的知識同時為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。5、大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開始準備面試我精心整理了一份大模型面試題庫涵蓋當前面試中可能遇到的各種技術(shù)問題讓你在面試中游刃有余。適用人群第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時發(fā)表高級、不跟風、又接地氣的見解別人只會和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰(zhàn)學習學會構(gòu)造私有知識庫擴展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個簡單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴展知識混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個月的時間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡介小實驗2手寫一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡介輕量化微調(diào)實驗數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計算機運行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項目內(nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學習是一個過程只要學習就會有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】