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大模型及AI應用配套服務

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而不需要關心底層技術。同時,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研算法框架,匹配您使用習慣。 ModelArts理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經驗AI開發(fā)者,提供便捷

ai大模型的概念是什么

大模型相關概念

概念名

說明

大模型是什么

大模型是大規(guī)模預訓練模型的簡稱,也稱預訓練模型或基礎模型。所謂預訓練模型,是指在一個原始任務上預先訓練出一個初始模型,然后在下游任務中對該模型進行精調,以提高下游任務的準確性。大規(guī)模預訓練模型則是指模型參數(shù)達到千億、萬億級別的預訓練模型。此類大模型因具備更強的泛化能力,能夠沉淀行業(yè)經驗,并更高效、準確地獲取信息。

大模型的計量單位token指的是什么

令牌(Token)是指模型處理和生成文本的基本單位。token可以是詞或者字符的片段。模型的輸入和輸出的文本都會被轉換成token,然后根據(jù)模型的概率分布進行采樣或計算。

例如,在英文中,有些組合單詞會根據(jù)語義拆分,如overweight會被設計為2個token:“over”、“weight”。在中文中,有些漢字會根據(jù)語義被整合,如“等于”、“王者榮耀”。

在盤古大模型中,以N1系列模型為例,盤古1個token≈0.75個英文單詞,1個token≈1.5漢字。不同模型的具體情況詳見表1。

表1 token比

模型規(guī)格

token比(token/英文單詞)

token比(token/漢字)

N1系列模型

0.75

1.5

N2系列模型

0.88

1.24

N4系列模型

0.75

1.5

訓練相關概念

表2 訓練相關概念說明

概念名

說明

自監(jiān)督學習

自監(jiān)督學習(Self-Supervised Learning,簡稱SSL)是一種機器學習方法,它從未標記的數(shù)據(jù)中提取監(jiān)督信號,屬于無監(jiān)督學習的一個子集,但它與傳統(tǒng)的無監(jiān)督學習(如聚類、降維)不同,它通過引入自監(jiān)督機制,將無監(jiān)督問題轉化為監(jiān)督問題。該方法通過創(chuàng)建“預設任務”讓模型從數(shù)據(jù)中學習,從而生成有用的表示,可用于后續(xù)任務。它無需額外的人工標簽數(shù)據(jù),因為監(jiān)督信號直接從數(shù)據(jù)本身派生。自監(jiān)督學習特別適合處理大規(guī)模未標注數(shù)據(jù),例如互聯(lián)網文本、圖像等。

有監(jiān)督學習

有監(jiān)督學習是機器學習任務的一種。它從有標記的訓練數(shù)據(jù)中推導出預測函數(shù)。有標記的訓練數(shù)據(jù)是指每個訓練實例都包括輸入和期望的輸出。有監(jiān)督學習適用于多種任務,比如:分類任務、回歸任務、結構化預測等。

LoRA

局部微調(LoRA)是一種優(yōu)化技術,用于在深度學習模型的微調過程中,只對模型的一部分參數(shù)進行更新,而不是對所有參數(shù)進行更新。這種方法可以顯著減少微調所需的計算資源和時間,同時保持或接近模型的最佳性能。局部微調適用于自然語言處理、計算機視覺等領域,但也需要在微調過程中進行合理的參數(shù)選擇和評估,以確保在目標任務上的準確性。

DPO

DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好優(yōu)化)通過利用偏好數(shù)據(jù)來提升模型的對話質量,增強其安全性、可控性,并且優(yōu)化其輸出的風格和語氣。

RFT

RFT(Reinforcement Fine-Tuning,強化微調)是一種結合規(guī)則化獎勵信號的強化學習方法。其訓練目的是引導模型在具有明確“正確答案”的復雜任務中不斷優(yōu)化輸出結果,使其逐步逼近最優(yōu)解。RFT通過少量高質量反饋數(shù)據(jù),使模型在特定領域實現(xiàn)高精度推理與決策能力。

GRPO

GRPO(Group Relative Policy Optimization,群組相對策略優(yōu)化)是一種基于組間多個回復的相對優(yōu)勢水平進行訓練的強化學習方法。其核心思想是根據(jù)模型多個采樣回答的平均獎勵計算獎勵基線,并得到每個回答的相對優(yōu)勢值,進而用于迭代訓練、不斷優(yōu)化提升模型的推理決策能力。

過擬合

過擬合是指為了得到一致假設而使假設變得過度嚴格,會導致模型產生“以偏概全”的現(xiàn)象,導致模型泛化效果變差。這種情況通常是由于模型復雜度過高、訓練數(shù)據(jù)不足,或者訓練數(shù)據(jù)中包含噪聲和異常值引起的。預防這種情況的方法包括:簡化模型、增加訓練數(shù)據(jù)、提升數(shù)據(jù)集的質量等。

欠擬合

欠擬合是指模型擬合程度不高,數(shù)據(jù)距離擬合曲線較遠,或指模型沒有很好地捕捉到數(shù)據(jù)特征,不能夠很好地擬合數(shù)據(jù)。這種情況通常是由于模型復雜度過低,無法充分學習數(shù)據(jù)的復雜性,或者訓練數(shù)據(jù)不足、訓練時間不夠,導致模型訓練過程未能充分優(yōu)化參數(shù)。

損失函數(shù)

損失函數(shù)(Loss Function)是用來度量模型的預測值f(x)與真實值Y的差異程度的運算函數(shù)。它是一個非負實值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函數(shù)越小,模型的魯棒性就越好,因此它還可以為模型的優(yōu)化提供明確的方向常見的損失函數(shù)包括:MAE(平均絕對誤差)、MSE(均方誤差)、 RMS E(均方根誤差)等。

推理相關概念

表3 訓練相關概念說明

概念名

說明

溫度系數(shù)

溫度系數(shù)(temperature)控制生成語言模型中生成文本的隨機性和創(chuàng)造性,調整模型的softmax輸出層中預測詞的概率。其值越大,則預測詞的概率的方差減小,即很多詞被選擇的可能性增大,利于文本多樣化。

多樣性與一致性

多樣性和一致性是評估LLM生成語言的兩個重要方面,分別影響著模型的泛化能力和穩(wěn)定性。 多樣性指模型生成的不同輸出之間的差異,可以通過大量的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)增強、多語言訓練等進行提升。一致性指相同輸入對應的不同輸出之間的一致性,可以通過正則化方法、參數(shù)調優(yōu)等策略進行提升。

重復懲罰

重復懲罰(repetition_penalty)是在模型訓練或生成過程中加入的懲罰項,旨在減少重復生成的可能性。通過在計算損失函數(shù)(用于優(yōu)化模型的指標)時增加對重復輸出的懲罰來實現(xiàn)的。如果模型生成了重復的文本,它的損失會增加,從而鼓勵模型尋找更多樣化的輸出。

提示詞工程相關概念

表4 提示詞工程相關概念說明

概念名

說明

提示詞

提示詞(Prompt)是一種用于與AI人工智能模型交互的語言,用于指示模型生成所需的內容幫助用戶有效地將大語言模型用于各種應用場景和研究領域。一個提示詞可以包含您傳遞到模型的指令或問題等信息,也可以包含其他種類的信息,如上下文、輸入或示例等。

思維鏈

思維鏈 (Chain-of-Thought)是一種模擬人類解決問題的方法,通過一系列自然語言形式的推理過程,從輸入問題開始,逐步推導至最終輸出結論。這個過程可以被看作是一個鏈條,每一環(huán)代表模型在不同層次或階段的處理和推理。

Self-instruct

Self-instruct是一種將預訓練語言模型與指令對齊的方法,允許模型自主生成數(shù)據(jù),而不需要大量的人工標注,減少了對人工指令的依賴,提高模型的自適應能力。

ai大模型的概念是什么常見問題

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  • 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。

  • 模型轉換,即將開源框架的網絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉換工具,將其轉換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • AI開發(fā)基本概念:回歸、分類、聚類

  • 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關鍵的業(yè)務實體,并描述這些實體間的關系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界到機器世界的一個中間層次。數(shù)據(jù)庫概念模型用于信息世界的建模,是現(xiàn)實世界到信息世界的第一層抽象,是數(shù)據(jù)庫設計人員進行數(shù)據(jù)庫設計的有力工具,也是數(shù)據(jù)庫設計人員和用戶之間進行交流的語言。

  • 邏輯模型中重要基本概念的列舉。

  • 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點