人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。...(more)
最新
模型评估指标是衡量模型质量的标尺，有以下指标可以评估大模型成效。首先，我们要关注模型的可重现性，这意味着模型结果可以反复使用，并保持一致性和准确性。其次，准确性也是评估模型的重要因素，通过R^2值和解释方差等指标，我们可以对模型的预测能力进行衡量。当然，我们还要考虑模...
大语言模型·2024-01-25
大模型在落地应用的过程中，确实面临着与小模型不同的挑战和机遇。小模型在特定任务上的应用较为直观，经济效益也往往容易衡量，比如通过替换人工客服来降低人力成本，同时提高服务效率和质量。然而，大模型由于其更加强大的理解和生成能力，使得其应用场景更加广泛，但同时也意味着更...
客服类场景应该是各大金融机构主推的场景，也是比较容易落地的。
企业大模型微调项目落地实施的关键岗位角色及职责一、项目经理职责：负责项目的整体规划、实施路径和资源协调。制定项目计划，并确保项目按计划进行。监控项目进度，解决项目中的问题和风险。负责团队成员的分工与协作，确保项目顺利进行。二、数据工程师职责：负责数据采集、清洗...
如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目？一、资源评估在开始构建资源配置策略之前，首先需要对现有的资源进行全面的评估。这包括评估硬件资源（如计算能力、存储空间、网络带宽等）和软件资源（如各类软件许可证、工具库等）。对于大型模型项目，计算资源的评估尤为重要，因为模...
1、使用GPU进行并行计算,利用GPU多核优势加速矩阵操作,大幅提升训练速度。2、开启数据并行训练,利用多张GPU通过数据切分方式进行模型训练,实现几何级别的加速。3、使用分布式训练框架如Horovod、Tensorflow 分布式等,支持多个服务器多个GPU并行训练,线性地缩短训练时间...
要提供稳定训练断点保存和恢复的存储能力，可以考虑以下几点：使用持久化存储 ：在训练大语言模型时，应使用持久化存储来保存模型的状态和参数。这样，即使在训练过程中出现中断，也可以从保存的状态和参数中恢复训练，而不是从头开始。定期保存模型状态 ：在训练过程中，可以设置一定的周...
