Voice engine今后可以独立于gpt4使用了,专注于tts,和whisper的asr正好互为逆向,给市场上做T2A的又来了一次打击,因为它支持语种太宽泛了,还有最一个可怕的点是大概是它训练时候有gpt的nlp加持吧,我分析的,这块也没论文,也没证据,毕竟是closeai,所以对什么化学,生物,核物理,金融这些特定领域东西都有概念,所以读出来...
所以Schlman他们对齐组的,就要从RLHF上下功夫,诞生了Q*和草莓这些相对玩的很新的RL算法来提升模型的能力,当然最终目标都是AGI,可是AGI如果面对的全是幻觉,它必然不是AGI,我可以给出结论,Q*和草莓,不是AGI路上的唯一需要解决问题的办法,但肯定是必要的那个。 我们知道传统的模型训练,包括Pratrain,Finetune,RLHF...
prompt-engineering,RAG,fine-tuning,这几个东西各自有各自的用途和场景,也能混用,但是不能平行着用,读完了我这篇文章,相信读者们应该很好的理解了他们的各司其职,最好的方法肯定还是混着用 比如Scale AI他们就给出过几种能力叠加以后的准确率相关性 本文完...
原创 AI与电力 从另一个角度看这个事,10万台H100,就是70M瓦, 刚才我们聊过,类似纽约这种,它的能力大概是10几个G瓦,70M瓦其实还好,如果是缓慢增长,电网未必能干断,但是怕就怕在AI的业务形态,主要是训练这块,都是突然就曝起,然后突然就下降,因为同一时刻计算和存储只能干一个事,计算的时候总耗电量刷就上去...
在他之前,几乎没有人研究这项东西,他甚至不惜要把OpenAI整个算力的百分之20要拿来研究这些,(OpenAI断网跟他有关系)归根结底就是他希望AI要绝对的可控。由于人家成天和数据,训练方法,推理,算力打交道,所以可以笃定,他一定是看到了我们局外人,甚至大多数OpenAI员工都没看到的甚至有点恐怖的东西......
言归正传,项目地址:hpcaitech/ColossalAI at v0.3.4 (github.com) 下载了之后项目的目录结构是这样的 为了简单测试,我就选择了Llama2的模型,在上面的红框部分,有两个Llama2的Demo,今天我以application中的demo为案例演示一下 首先安装需要的库 cd Colossal-LLaMA-2 ...
整体的分布如上图所示,所以在训练的过程中,一个模型参数需要占用16bytes的内存。 除了第一项,其他后5项严格来说都不能算是静态占用。 除了训练时load的以上各种参数相关的权重以外,最终要的是输入模型进行训练的token的batchsize长度和单个训练的seq_number,这两个值会直接影响到我到底要load多少数据,这部分数据会...
个人理解,大家当论文看,去理解思想,别太着魔,现在肯定KAN还是没法跟MLP比的,比如Transformer,KAN还不成熟,首先这个训练的速度就没法搞得定,也没有硬件加速,但是作为AI4science的玩家,我劝你们快速接触KAN,我个人比较看好,它在解决复杂的各种什么热力学,动力方程啥的,绝对是以后的方向。
就不算Activation了,基本这些就已经超过目前在售的GPU最大内存80G了,所以要做分布式的训练来弥补单卡显存的上限。 这节我们介绍一下分布式训练系统,如同之前提到的内容,单独的卡目前对较小的模型也无法在做训练的时候load所有的静态,动态数据,所以要靠分布式训练系统来解决,分布式训练系统不只是单纯的能扩大显存的容量...
1-Encoder,decoder的多模 2-多模融合 我们从一个简单的多模态CLIP讲起 CLIP也是OPENAI的模型,现在也被广泛的应用于各种多模态的业务场景里,本身是开源的,又是挺重要的分类器,你们使用的多模态模型或多或少都用了它的代码和概念 我们先看它是怎么实现的,看下图 ...