终于有人总结了大模型技术！

时间：2024-09-19 11:23:10浏览次数：3

本文分为三个章节，深入浅出地解读大模型的技术，具体如下三个部分

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*1、GPT、LLaMA、ChatGLM、Falcon等大语言模型的技术细节比较*

在深入研究LLaMA、ChatGLM和Falcon等大语言模型时，我们不难发现它们在技术实现上有着诸多共通之处与独特差异。例如，这些模型在tokenizer（分词器）的选择上，可能会根据模型的特性和应用场景来定制；位置编码（Positional Encoding）的实现方式也各具特色，对模型性能的影响不容忽视。此外，Layer Normalization（层归一化）和激活函数（Activation Function）的选择与运用，都直接影响到模型的训练速度和准确性。

*2、大语言模型的分布式训练技术概览*

在训练大语言模型时，分布式技术发挥着至关重要的作用。数据并行（Data Parallelism）确保多个处理单元同时处理不同的数据子集，显著提高训练速度。张量模型并行（Tensor Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）则针对模型的不同部分进行分布式处理，进一步优化了计算资源的利用率。3D并行则进一步拓展了分布式计算的维度。

同时，零冗余优化器ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和CPU卸载技术ZeRo-offload，通过减少内存占用和提高计算效率，进一步加速了训练过程。混合精度训练（Mixed Precision Training）则通过结合不同精度的计算，平衡了计算速度与内存占用。激活重计算技术（Activation Recomputation）和Flash Attention、Paged Attention等优化策略，则进一步提升了模型的训练效率和准确性。

*3、大语言模型的参数高效微调技术探索*

在微调大语言模型时，参数的高效利用成为关键。Prompt Tuning、Prefix Tuning和Adapter等方法，通过调整模型的部分参数而非全部，实现了高效的模型定制。LLaMA-Adapter和LoRA等技术则进一步优化了这一过程，使模型能够更快地适应新的任务和领域，同时保持较高的性能。

1. 大语言模型的细节**

1.0 transformer 与 LLM**

1.1 模型结构**

1.2 训练目标**

1.3 tokenizer**

1.4 位置编码**

1.5 层归一化**

1.6 激活函数**

1.7 Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention**

1.8 并行 transformer block**

1.9 总结-训练稳定性**

2. LLM 的分布式预训练**

2.0 点对点通信与集体通信**

2.1 数据并行**

2.2 张量并行**

2.3 流水线并行**

2.4 3D 并行**

2.5 混合精度训练**

2.6 激活重计算**

2.7 ZeRO，零冗余优化器**

2.8 CPU-offload，ZeRO-offload**

2.9 Flash Attention**

2.10 vLLM: Paged Attention**

3. LLM 的参数高效微调**

3.0 为什么进行参数高效微调？**

3.1 prompt tuning**

3.2 prefix tuning**

3.3 adapter**

3.4 LLaMA adapter**

3.5 LoRA**

3.6 实验比较**

**4. 参考文献****

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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标签：总结,训练,AI,模型,Attention,并行,学习,终于
From： https://blog.csdn.net/m0_64752471/article/details/142355681

通过CLIP引导解码减轻大型视觉-语言模型中的幻觉问题
人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大型视觉-语言模型（LVLMs）因其在视觉推理方面的能力而备受瞩目，被视为实现自主操作智能体的重要里程碑。但它在生成文本时容易出现对象幻觉问题，即描述中包含不存在的对象，这严重限制了它们的可靠性和实用性。标题为了解决这一......
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前言很明显，这是一个偏学术方向的指南要求，所以我会把整个LLM应用的从数学到编程语言，从框架到常用模型的学习方法，给你捋一个通透。也可能是不爱学习的劝退文。通常要达到熟练的进行LLM相关的学术研究与开发，至少你要准备数学、编码、常用模型的知识，还有LLM相关的知识的准备......
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转行大模型开发：挑战与机遇，如何有效学习以实现职业转变
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1.8 并行 transformer block**

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2.4 3D 并行**

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