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NLP大模型是業(yè)界首個(gè)千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，在CLUE打榜中實(shí)現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先。為了訓(xùn)練NLP大模型，團(tuán)隊(duì)在訓(xùn)練過程中使用了40TB的文本數(shù)據(jù)，包含了大量的通用知識與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。 而盤古CV大模型，在業(yè)界首次實(shí)現(xiàn)了模型的按需抽取，可以在不同部署場景下抽取出不同大小的模型，動態(tài)范圍
很明顯： 即訓(xùn)練時(shí)間過長，調(diào)參難度大。 需要的存儲容量大，不利于部署。 5、VGG模型所需要的內(nèi)存容量 借鑒一下大佬的圖： 6、總結(jié) 通過增加深度能有效地提升性能； VGG16是最佳的模型，從頭到尾只有3x3卷積與2x2池化，簡潔優(yōu)美； 卷積可代替全連接，可適應(yīng)各種尺寸
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層感知機(jī)只是簡單的深度網(wǎng)絡(luò)，在它的基礎(chǔ)上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了起來，成為了最廣為人知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)家族，其特有的卷積層允許許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像的不同空間位置重復(fù)使用參數(shù)。作為一種對圖像數(shù)據(jù)非常有用的歸納偏差，能夠幫助更加有效地學(xué)習(xí)一些好特征以應(yīng)用層面來分，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)派
整。 學(xué)習(xí)率（learning_rate） 0~1 1e-6~5e-4 學(xué)習(xí)率是在梯度下降的過程中更新權(quán)重時(shí)的超參數(shù)，過高會導(dǎo)致模型在最優(yōu)解附近震蕩，甚至跳過最優(yōu)解，無法收斂，過低則會導(dǎo)致模型收斂速度過慢。 您可根據(jù)數(shù)據(jù)和模型的規(guī)模進(jìn)行調(diào)整。一般來說，如果數(shù)據(jù)量級很小或模型參數(shù)規(guī)
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收輸入序列并學(xué)習(xí)提取重要特征，然后解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用該特征來產(chǎn)生目標(biāo)輸出。該范式已經(jīng)用于生物學(xué)和能源預(yù)測，其中在里面發(fā)揮重要作用的是Attention技術(shù)。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的示意圖問答也能夠作為處理序列數(shù)據(jù)的一個(gè)基準(zhǔn)，此類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的標(biāo)準(zhǔn)是：
4個(gè)百分點(diǎn)。5.1. SPPNet的缺點(diǎn)（改進(jìn)點(diǎn)）：1. 模型訓(xùn)練仍然很復(fù)雜：和RCNN一樣，訓(xùn)練多級流水線，分別隔離訓(xùn)練三個(gè)模型：CNN fine-tuning模型（提取圖像特征）、SVM分類器（預(yù)測類別）、回歸模型（修正邊界），大量的中間結(jié)果需要轉(zhuǎn)存，無法整體訓(xùn)練參數(shù)。2.
Studio（MaaS）壓縮模型 ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺支持對模型廣場或用戶自建的模型進(jìn)行壓縮，通過SmoothQuant-W8A8或AWQ-W4A16壓縮策略優(yōu)化模型，從而緩解資源占用問題。 場景描述 模型壓縮是優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)，旨在減少模型的體積、計(jì)算量或
進(jìn)行文檔處理的深度生成模型。6.3 深度信念網(wǎng)絡(luò)深度信念網(wǎng)絡(luò) (Deep Belief Networks, DBN) 是具有多個(gè)潛在二元或真實(shí)變量層的生成模型。Ranzato 等人 (2011) 利用深度信念網(wǎng)絡(luò) (deep Belief Network, DBN) 建立了深度生成模型進(jìn)行圖像識別。6
以執(zhí)行如下操作： 查看模型信息：單擊列表中的模型名稱，查看模型信息。 查看關(guān)聯(lián)服務(wù)：單擊列表操作列的“查看關(guān)聯(lián)服務(wù)”，查看基于該模型部署的模型服務(wù)。 刪除模型：單擊列表操作列的“刪除”，刪除模型。 如果當(dāng)前模型已關(guān)聯(lián)模型服務(wù)，刪除模型會影響模型服務(wù)的正常運(yùn)作，請謹(jǐn)慎操作。 查看任務(wù)詳情
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
從AI大模型的角度來看，深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。這種方法通過使用多個(gè)層次的非線性變換，能夠從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的表示和特征。這些表示和特征對于解決各種任務(wù)非常有用，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。在AI大模型中，深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建各種類型
可以通過邊互相連接的頂點(diǎn)的集合構(gòu)成。當(dāng)我們用圖來表示這種概率分布的因子分解，我們把它稱為結(jié)構(gòu)化概率模型 (structured probabilistic model) 或者圖模型 (graphical model)。
深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能興起的核心。隨著深度學(xué)習(xí)在自動駕駛、門禁安檢、人臉支付等嚴(yán)苛的安全領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)模型的安全問題逐漸成為新的研究熱點(diǎn)。深度模型的攻擊根據(jù)攻擊階段可分為中毒攻擊和對抗攻擊，其區(qū)別在于前者的攻擊發(fā)生在訓(xùn)練階段，后者的攻擊發(fā)生在測試階段。論文首次
息互聯(lián)網(wǎng)等等。相比于傳統(tǒng)的圖模型，圖網(wǎng)絡(luò)最大的優(yōu)勢在于它不只可以對一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行語義表示。 可以把圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看做將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到符號表示的圖數(shù)據(jù)上，或者說是從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴(kuò)展到了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。應(yīng)用特點(diǎn)：數(shù)據(jù)具有固有的圖形結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，能夠在圖結(jié)構(gòu)上學(xué)習(xí)到一些函數(shù)，無論是某些頂點(diǎn)，還是全局都可以。
訓(xùn)練Resnet，Vit，Cswin時(shí)，設(shè)置amp_level="O2"（半精度）時(shí)，cswin不收斂，vit，resnet收斂，而設(shè)置amp_level="O0"（全精度）時(shí)，三個(gè)模型都正常收斂。一致找不到原因？有誰知道可能的原因嗎？
譯和問題回答兩個(gè)熱門的任務(wù)已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。當(dāng)前需要處理序列數(shù)據(jù)的核心人物包括：語言建模、序列到序列轉(zhuǎn)換、問答等深度學(xué)習(xí)模型那么多，科學(xué)研究選哪個(gè)？序列到序列預(yù)測任務(wù)的圖示語言建模（Next Token Prediction）作為一種訓(xùn)練方法，將時(shí)間或者位置t的序列標(biāo)記作為輸入
2019年8月，騰訊優(yōu)圖首個(gè)醫(yī)療AI深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型 MedicalNet 正式對外開源。這也是全球第一個(gè)提供多種 3D 醫(yī)療影像專用預(yù)訓(xùn)練模型的項(xiàng)目MedicalNet具備以下特性： 1、MedicalNet提供的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)可遷移到任何3D醫(yī)療影像的AI應(yīng)用中，包括但不限于分
模型管理 模型管理簡介 創(chuàng)建模型 模型推理
代碼實(shí)現(xiàn)6，7，8中的設(shè)計(jì) 使用超參優(yōu)化工具（NNI）尋找最優(yōu)超參組合 模型初步訓(xùn)練 改進(jìn)：根據(jù)初步訓(xùn)練的效果指標(biāo)判斷是數(shù)據(jù)集問題還是模型結(jié)構(gòu)或深度問題 數(shù)據(jù)集問題，想辦法進(jìn)一步清洗補(bǔ)充數(shù)據(jù)集 模型結(jié)構(gòu)問題，嘗試更換或者NNI搜索更優(yōu)模型；模型深度問題，嘗試增加backbone的卷積通道層數(shù)或者復(fù)制增加layers
從而延長了生產(chǎn)變更的前置時(shí)間。接下來，讓我們看一下如何使用華為云DevCloud相關(guān)服務(wù)與GitFlow工具 實(shí)現(xiàn)GitFlow模型。GitFlow工具基于Git編寫，將分支創(chuàng)建與合并流程自動化。此工具遵循GitFlow分支模型指南。當(dāng)然，你也可以使用Git命令。為簡單起見，具有
