企业有哪些管理软件呢,网站制作开发及优化是什么,免手机微网站,紫鸟超级浏览器官网下载最近研读了一些技术大咖对chatgpt的技术研讨#xff0c;结合自己的一些浅见#xff0c;进行些许探讨。 我们惊讶的发现#xff0c;chatgpt所使用的技术并没有惊天地泣鬼神的创新#xff0c;它只是将过去的技术潜能结合现在的硬件最大化的发挥出来#xff0c;也正因如此结合自己的一些浅见进行些许探讨。 我们惊讶的发现chatgpt所使用的技术并没有惊天地泣鬼神的创新它只是将过去的技术潜能结合现在的硬件最大化的发挥出来也正因如此旧有技术的可用性让各大厂嗅到了快速发展的商机纷纷跑步入场。 首先我们要了解chatgpt是一种自然语言处理模型也可以理解为文本生成模型。在框架上chatgpt采用了transformer框架这种框架又被称作变形金刚因为相对于CNN只能处理空间信息像图像处理目标检测等。RNN只能处理时序信息像语音处理文本生成等transformer对空间信息和时序信息皆可处理而且在时序信息的处理上相比于RNN它可以记录和处理几千字、上万字甚至更多的文本信息长序列信息以及音频和视频等信息的的前后依赖关系这是传统RNN望尘莫及的而且transformer所具有的自注意力机制和多头注意力机制可以强化这种依赖关系或者说让模型更好的捕捉这种依赖关系。 此外在训练上chatgpt采用了预训练技术简单理解就是先用一些数据对模型进行初步训练具体而言是指用大量的无标签数据对模型进行训练帮助模型在正式训练时可以更好的理解和处理自然语言。另一个微调技术就是在特定任务上进行有监督的训练可以进一步提高模型的性能。具体而言就是将预训练好的模型参数作为初始状态然后在目标任务上重新训练模型以进一步提高模型的性能。相比起从头开始训练一个新的模型微调技术可以在更短的时间内获得更好的结果并且可以减少训练时间和计算资源的需求。这两项技术提高了chatgpt的泛化能力和性能。 而且chatgpt也加入了跨语言迁移学习就是在已有的语言模型基础上针对另一个语言的任务进行预训练然后再将其应用到原始语言的任务中。简单理解就是现在英文语料库中训练英文模型再在英文模型基础上基于中文语料库预训练中文模型然后将该模型应用到中文语库中。这项技术的应用扩展的chatgpt的应用场景。 最后除了主流的TensorFlow和Pytorch框架我们还要注意一个分布式机器学习框架Ray这让chagpt的实际训练成为了可能chatgpt的训练包含以亿为单位的参数其计算量过于巨大如何提高其并行计算能力成为学界研究的重点chatgpt的训练需要大量的硬件甚至不同的硬件之上协调训练而Ray可以将不同硬件作为一个单元来管理便于确定什么数据去哪里处理故障等而且解决了硬件冲突问题可以跨越不同硬件种类包括谷歌云、AWS 和其他处理相同问题的产品组合。并且Ray 还将其他语言中的一个关键编程概念「actor」扩展到 Python。另外Google的JAX作为对标Ray的框架近来也得到了大量关注。 延伸一下RayTensorFlow和Pytorch的联系和区别: Ray与深度学习框架的关系Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等深度学习框架互相兼容在很多应用上在 Ray 中使用一个或多个深度学习框架都是非常自然的例如UC Berkeley 的强化学习库就用到了很多 TensorFlow 与 PyTorch。 一些分布式技术概念
数据并行数据并行是指将输入数据分成多个小批次将这些小批次分配到不同的GPU内存进行处理。这种方法可以大大提高模型的训练速度和处理效率并且可以帮助模型处理更大规模的输入数据。
模型并行模型并行是指将模型分解成多个子模型并将这些子模型分配到不同的GPU芯片上进行处理。这种方法可以提高模型的处理能力并使其能够处理更大的数据集。
模型平行这种方法与模型并行很相似但是不同的是模型平行将模型分解成多个层并将这些层分配到不同的GPU芯片上进行处理。这种方法可以帮助模型处理更大的数据集并提高模型的处理能力。
集群并行集群并行是指将模型分布式地部署在多个计算机上并将不同的计算机与GPU连接起来。这种方法可以帮助模型处理更大规模的数据集并且可以提高模型的处理效率和速度。
整合这种方法使用以上多种技术的组合以达到更高的训练速度和处理效率 最后思考不同的算法和框架在强化学习中的应用。 往期文章 1.Transformer一简述注意力机制NLPCV通用模型-CSDN博客
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4.机器学习方法一决策树随机森林线性回归神经网络模型评估集成学习概述_决策森林 神经网络_笑傲江湖2023的博客-CSDN博客
参考文献
1.ChatGPT的底层架构简介_鹤鹤的森林的博客-CSDN博客
2.ChatGPT背后的开源AI框架Ray现在值10亿美元_Python正在输入中......的博客-CSDN博客
3.Chatgpt-3数据集处理代码和训练代码使用的主要编程语言和框架_gpt3训练数据-CSDN博客
4. Chatgpt-3 训练使用的分布式技术和框架_roxxo的博客-CSDN博客
5. pytorch和tensorflow有什么区别_程序媛珂珂的博客-CSDN博客
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