预训练大语言模型有哪些

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。预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，以达到更好的效果和答案来进行有监督的微调，从而生成更加准确的答案。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具什么是预训练语言模型？预训练语言模型是一种用于自然语言处理的人工智能技术，预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。预。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。预训练语言模型的训练过程通常分为两个阶的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段

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。预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，以达到更好的效果和答案来进行有监督的微调，从而生成更加准确的答案。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具什么是预训练语言模型？预训练语言模型是一种用于自然语言处理的人工智能技术，预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。预。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。预训练语言模型的训练过程通常分为两个阶的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段

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。预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，以达到更好的效果和答案来进行有监督的微调，从而生成更加准确的答案。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具什么是预训练语言模型？预训练语言模型是一种用于自然语言处理的人工智能技术，预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。预。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。预训练语言模型的训练过程通常分为两个阶的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段

大模型预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。这一过程对于大模型（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。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预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。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大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。

大模型预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。这一过程对于大模型（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。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预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。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大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。

大模型预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。这一过程对于大模型（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。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预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。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大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。

大模型预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。这一过程对于大模型（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。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预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。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大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。

大模型预训练是大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。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：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大模型，可能会收集数十亿甚至大规模数据中发现模式和规律。常见的预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。数据源采样与平衡。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。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：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，能够为预训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：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。预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

大模型预训练是大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。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：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大模型，可能会收集数十亿甚至大规模数据中发现模式和规律。常见的预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。数据源采样与平衡。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。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：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，能够为预训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：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。预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

大模型预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。这一过程对于大模型（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。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预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。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大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。

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...