预训练大模型与实践

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模型训练
模型训练模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式,以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务,如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集规模数据中发现模式和规律。常见的训练任务包括语言模型任务,即预测文本序列中的下一个单词或字符;以及掩码语言模型任务,随机掩盖输入文本中的一些单词或字符,让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样平衡处理收集海量数据:从多种渠道收集大量的文本数据,来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等,以覆盖各种领域和主题,为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言模型,可能会收集数十亿甚至。同时,可根据需要扩充词表,如添加常见汉字等,以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择架构搭建选择合适的训练模型基座:模型架构在自然语言处理任务中表现出色,具有高效的特征提取和表示能力,能够为训练提供良好的基础。设计优化模型结构:加入注意力机制的优化,如多查询注意力机制、快速注意力机制,以及位置嵌入策略,以加速训练并提高模型性能。训练过程无监督学习:采用无监督学习的方式,让模型自动从

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模型增量训练是在已经训练好的模型基础上,利用新的数据继续进行训练的过程。其目的是让模型能够学习到新的知识、技能或者适应新的领域和任务,同时尽量保留原有的语言理解和生成能力。数据准备收集新能需要对数据进行标注,尤其是在有监督的增量训练场景下,准确的标注可以帮助模型更好地理解数据的语义和任务要求。训练过程调整选择合适的训练策略:一种常见的策略是微调(Fine-tuning),即固定模型。验证策略:将新数据划分为训练集、验证集和测试集。在训练过程中,使用验证集来监控模型的性能,根据验证集上的表现来调整训练参数和策略。原始模型性能进行对比,确保增量训练后的模型在新任务上有提升的同时,没有在原有擅长的任务上出现明显的性能下降。的大部分参数,只对最后几层或者任务相关的特定参数进行更新。这样可以在学习新内容的同时,减少对原有知识的破坏。另一种策略是在整个模型上进行训练,但使用较小的学习率。这种方法可以让模型更全面地吸收新数据中的知识,但也有过度拟合新数据而忘记原有知识的风险。设置训练参数:学习率是关键参数之一。在增量训练中,由于模型已经有了一定的知识基础,通常需要使用比初始训练更小的学习率,以避免破坏原有的参数
微调训练模型微调训练模型(Fine-tuningPretrainedModels)是目前人工智能领域最为主流和高效的模型开发范式之一。这种方法通过在规模通用数据上训练模型基础上,针对特定任务进行二次训练,可以显著降低训练成本并提高模型性能。微调的核心价值在于迁移学习。现代训练模型如BERT、GPT、ResNet等,已经在规模数据集上学习了通用的特征表示能力。以自然语言处理为例模型参数。微调实践中的关键考虑因素包括:学习率设置(通常比训练时小1-2个数量级)、数据增强策略(防止过拟合小规模数据)、正则化方法(如Dropout和WeightDecay)以及损失函数设计(可能。这些方法通常只需训练模型1%-10%的参数,就能达到接近全参数微调的效果。最近兴起的Prompt-tuning更进一步,通过设计合适的提示词(Prompt)来激发训练模型的能力,几乎不需要调整需要针对任务定制)。多任务学习和渐进式解冻(逐步解冻更多层)也是提升微调效果的有效技巧。值得注意的是,不同领域的训练模型需要采用不同的微调策略,CV领域的微调通常比NLP更早解冻底层网络。实际应用中
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模型训练
模型训练是指使用规模的数据集来训练模型,以便提高模型的泛化性能和鲁棒性。在深度学习中,训练模型通常是一种已经过训练以执行特定任务(如图像识别或自然语言处理)的深度学习架构。在训练模型中来生成文本或进行文本分类等任务。模型训练可以加速模型的学习过程,提高模型的准确性,并减少需要手动标记的数据的需求。在某些情况下,训练模型甚至可以完全避免使用手动标记的数据。模型持续开发和训练工具,一般会使用大量的数据来训练模型,以便让模型学习到各种模式和特征。这些训练模型可以在许多不同的任务中使用,并且通常需要进行微调以适应特定的数据集和任务。例如,在自然语言处理中,可以使用训练的语言模型为了满足企业应用语言模型的需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出了相应的模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题,SophonLLMOps工具链需要完成从通用语言模型训练和微调
模型训练+微调是一种先利用大量无监督数据进行训练,然后再根据有标注的数据进行微调的机器学习方法。目的是提高模型训练数据上的表现,从而在复杂任务中获得更好的性能。训练是指在大量无标注数据上对模型进行训练。这种方法利用了规模数据的特点,学习了模型中诸如词汇表达、句法结构和上下文信息等普遍规律。同时,训练还可以为后续的微调任务提供有用的初始化参数,使得模型的表现更加出色。训练通常有两种数据来调整模型的参数。该方法通常采用反向传播算法,使得模型能够根据有标注数据的训练样本进行反向优化微调的目的是让模型更好地适应目标任务,例如文本分类、情感分析和语音识别等。模型训练+微调的主要优点在于能够节省大量人力和时间成本。相较于传统的深度学习方法需要大量的标注数据和训练时间,使用模型训练+微调方法可以大大提高模型训练效率和准确性,并使得模型能够在更广泛的应领域中发挥作用。在自然语言处理领域中,模型训练+微调已经被用于很多任务,例如语言模型、机器翻译、问答系统和文本分类等。星环语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,星环科技推出了
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模型训练
模型训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程,旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于模型(如LLM)很重要,能够帮助模型构建起对语言的理解基础,从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零训练一个自己的模型:这通常涉及使用规模文本数据集,通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。模型训练流程:包括了数据,NSP)等任务来指导模型学习。高效训练技术:为了加速模型训练过程并提高其性能,研究者们开发了一系列技术,如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。模型训练是一个复杂且重要的步骤,它奠定了准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。训练阶段会使用诸如掩码语言建模(MaskedLanguageModeling,MLM)、预测下文(NextSentencePrediction模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习,模型能够掌握广泛的语言知识,并为解决各种自然语言处理任务做好准备。
、超级计算机和云服务。传统的机器学习方法相比,训练模型具有更高的学习能力和性能,因为它们可以自动地从海量数据中发现隐藏的模式和规律,并通过相应任务的调整,进行微调实现更好的表现。这种方法已经在许多训练模型是指在大型数据集上进行训练的深度神经网络模型,其中包含大量的参数和层级。这些模型通常使用大量的计算资源和数据集进行训练,可以提高其性能和泛化能力。训练模型可以通过先在数据集上进行训练,来提高模型在特定任务上的表现,并减少对于任务特征依赖。训练模型通常需要在海量的数据集上进行训练,以获得更好的性能。在训练训练模型时,通常会使用大量的计算资源和基础设施,例如GPU集群领域中取得了显著的成效,例如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。训练模型是一种有效的机器学习技术,它在大型数据集上进行训练,可以提高模型的性、泛化和自适应能力,可以应用在多个领域,有关领域的应用提供更好的训练模型。星环科技模型训练工具,帮助企业打造自己的专属模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型
什么是训练语言模型训练语言模型是一种用于自然语言处理的人工智能技术,训练语言模型可以学习大量的文本数据,然后根据这些数据生成新的文本,预测下一个单词的可能性以及计算句子的语义相似度等任务。训练语言模型已经被广泛应用于多个领域,包括自然语言生成、对话系统、翻译、信息检索等领域。训练语言模型使用大量的未标注的文本数据来训练一个语言模型,然后再使用有标注的数据进行微调,以达到更好的效果。这里的未标注数据是指没有被手动标注过的数据,也就是说没有进行人工干预的数据。这样做的好处是能够大幅度降低标注数据的成本,同时也能够利用更多的数据来提升模型的性能。训练语言模型训练过程通常分为两个阶:训练和微调。在训练阶段,使用大量的未标注数据来训练模型,这个过程通常采用自回归模型。自回归模型是指模型能够根据前面的上下文预测下一个单词的概率,从而生成新的句子或文章。这些训练模型可以以无监督和答案来进行有监督的微调,从而生成更加准确的答案。模型持续开发和训练工具为了满足企业应用语言模型的需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出了相应的模型持续开发和训练工具
AI模型训练是先收集和处理数据,接着选择并搭建模型架构,然后进行无监督训练,再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务,过程中进行优化调参,最后对模型评估监控。以下是一般的训练步骤:数据能力。模型训练无监督学习:使用大量的无监督数据进行训练,让模型自动学习数据中的语言模式、语义关系和知识结构。常见的无监督学习任务包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等,通过预测文本中的下一个单词、填补掩码位置的单词或判断两句话的先后顺序等方式,让模型学习语言的语法和语义规则。强化学习:近端策略优化(PPO)是一种强化学习算法,可用于训练智能代理程序以执行任务和决策,通过环境互动,收集观测值、采取的动作和获得的奖励,估计优势函数,并使用PPO的目标函数来更新策略,以增加优势函数,从而使模型学习到最优的行为策略.人类反馈强化学习(RLHF):将强化学习人类反馈相结合,让人类训练师对模型的输出进行评价和反馈,如给予奖励或惩罚,模型根据这些反馈调整自己的行为,以生成更符合人类期望的结果。这种方法可以使模型更好地理解人类的意图和偏好,提高模型的性能和可用性.模型微调有监督微调:在训练
模型训练方法包括训练、指令微调、强化学习、模型并行分布式训练、优化器学习率调整以及模型压缩量化等,各环节协同助力模型训练优化。以下是一些常见的模型训练方法:训练数据收集处理:收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗,去除不相关、低质量、重复的数据,纠正错误等;进行分词、标记化等操作,将文本转化为模型可处理的格式。训练任务设计:常见的训练任务有语言模型任务好的指令集对训练模型进行微调,通过有监督学习的方式,让模型学习到针对特定任务的最优参数。在微调过程中,通常会使用较小规模的高质量标注数据,以降低训练成本并提高模型在特定任务上的性能。强化学习人类反馈强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导模型生成更符合成结果的质量和适应性。模型并行分布式训练数据并行:将训练数据分割成多个子集,分别分配到不同的计算设备上进行处理,每个设备计算得到的梯度在参数更新时进行汇总和平均,以实现并行训练,加快训练速度。模型并行
分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库,适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算,实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据,节点和边可以拥有自定义的属性,支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成,每个节点负责存储和处理一部分数据,互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库,兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构,提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时,在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级,并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级,可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式,TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...
AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件,为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能,实现高效智能运维的目标,充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时,通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题,但与此同时,产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作,对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现,资源不够及时扩容,出现故障迅速修复,以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件,那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识,极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口,传统的查询运维难以完成指标数据的可视化,极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下,自动化监控难以实现,无...
TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具,提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力,能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率,更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件,助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow,该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具,针对数据开发场景,提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力,帮助企业将数据归集到数据湖仓,完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势:分布式架构设计,可支持PB级别的数据平台建设,支持日均十万级任务调度,性能可扩展;支持SQL关键词和SQL片段推荐,数据开发知识积累,智能化持续优化开发体验和开发效率;基于大数据平台计算能力提供数据转换能力,避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件,...
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图数据库技术
图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构,并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比,图数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系:图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性,而关系型数据库则需要多表关联,从而开销比较大。更加贴合业务需求:图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求,更好的反映业务中的关系复杂性,同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展:作为新型数据库,图数据库基于跨平台开源软件,并且基于标准语言,可以并行处理,易于拓展。更好的查询性能:图数据库采用以图形方式存储的数据,查询性能快,即使在数据量较大时,图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序:图数据库的特性,同时也增加了更多的应用程序,这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...
近年来,图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业,星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时,作为一家深入图计算领域多年的公司,星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB,StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。另外,StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法,同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本,在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...
星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor,基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略,可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图,发现潜在风险,并监控企业重要数据的合规使用;同时,也能对企业敏感数据进行分类分级,通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力:分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一,敏感数据识别与分类分级,帮助企业全面梳理敏感资产,并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照,涵盖了多个行业法律法规,并与律师深度合作探讨,共同落实了大量规则;基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式,自动扫描全局敏感数据,提供定时敏感识别扫描任务。第二,提供数据脱敏和水印等能力,让敏感数据可以脱敏后服务业务,并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法,开箱即用,满足不同场景,不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时,支持在数据集中嵌入水印,当数据发生泄漏后,...
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言,图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的,相比于传统的关系数据库(RDBMS),图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题,有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点(节点表示具体的数据)和边(边表示节点之间的生物关系)组成的图,这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性,这些属性包含了数据的详细信息,比如名称,性别,地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式,具有更加完整的信息和语义,可以用于多种领域,如社交网络,交通规划,生物医学等,因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统,图数据库拥有以下优点:应对复杂性:图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据,可以通过在图形结构中表示数据之间的联系,从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库,图形数据的可视化更加清晰有条理,能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性:图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作,而且查询时不需要太多的连接,所以具有更高的查询效率。例如,在社交网络中,图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...
星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验,能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座,实现海量数据实时接入及应用。在方案中,所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre,关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库,非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模,将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中,形成DWD和DWS层。并在ArogDB中,面向应用分析,构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术,一个是“序关分析”,举个例子,我们在做故障预警算法开发的过程中,需要提取故障特征,通过历史设备台账数据(一般存在关系型数据库),把所有设备的故障开始时间、故障结束时间,故障类型等拿出来,关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值,这些值要提取出来,作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体,按照上面的例子,训练完模型后,需要部署在实时计算引擎上,与离线库中的档案数据表等,构建实时故障预警模型,对同...
数字经济时代,边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座,正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索,研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理:平台支持超过20种标准的设备协议,用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台,并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署:平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架,通...
图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势,以下是几点常见的优势:灵活的数据模型:图数据库支持灵活的数据模型,可以存储复杂的实体类型和其之间的关系,如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力:图数据库通过树状遍历方式遍历关系,使用广度优先搜索和深度优先搜索算法,提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力:图数据库处理大规模图数据的效率更高,能够对图数据进行快速存储、索引和查询,降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景:图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景,更加专注于应用场景的需求,为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持:图数据库支持多种语言,为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式...