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ChatGPT实战与私有化大模型落地

文章目录

  • 大模型现状
    • baseline底座选择
    • 数据构造
    • 迁移方法
    • 评价
    • 思考
  • 领域大模型训练技巧
    • Tokenizer
    • 分布式深度学习
      • 数据并行
      • 管道并行
      • 向量并行
      • 分布式框架——Megatron-LM
      • 分布式深度学习框架——Colossal-AI
      • 分布式深度学习框架——DeepSpeed
      • P-tuning 微调
    • 资源消耗
    • 模型推理加速
      • 模型推理加速方法——FastLLM
      • 模型推理加速方法——VLLm
  • 领域大模型产品形态及落地场景
    • ChatGPT用户视角思考
    • ChatGPT企业视角思考
    • 企业级ChatGPT的建设要素
    • 选择优质的应用场景
    • ChatGPT场景设计-工业制造
    • ChatGPT场景设计-文案编写

大模型现状

baseline底座选择

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数据构造

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  • 领域数据
  • 书籍数据
  • 网站数据
  • 新闻内容
  • 指令微调数据

混合数据（公用数据+领域数据，比例1：5 ）避免知识遗忘，导致通用能力下降。

迁移方法

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  • 资源不充足的时候，在chat模型基础上训练
  • 资源充足的时候，在Base模型上训练
    千万级别的数据，在chat模型上不要用全量数据进行训练。

评价

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思考

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领域大模型训练技巧

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  • ChatGPTBook：github.com/liucongg/ChatGPTBook

Tokenizer

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分布式深度学习

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数据并行

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管道并行

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向量并行

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分布式框架——Megatron-LM

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分布式深度学习框架——Colossal-AI

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分布式深度学习框架——DeepSpeed

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P-tuning 微调

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资源消耗

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模型推理加速

模型推理加速方法——FastLLM

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模型推理加速方法——VLLm

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领域大模型产品形态及落地场景

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ChatGPT用户视角思考

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ChatGPT企业视角思考

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企业级ChatGPT的建设要素

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选择优质的应用场景

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ChatGPT场景设计-工业制造

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ChatGPT场景设计-文案编写

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  • Yii assets目录生成及修改 dcj3sjt126com yii
    assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。 assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php   assets配置方法 在m
  • mac工作软件推荐 dcj3sjt126com mac
    mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。 我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
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    本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 cache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  • Remove Duplicates from Sorted List II hcx2013 remove
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  • MySQL安装文档 liyong0802 mysql
      工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。   安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。   Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
  • 使用VS2010构建HotSpot工程 p2p2500 HotSpotOpenJDKVS2010
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    1       实例解析 由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下： 表test 数据如下： ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE 1&nbs
  • Java定时任务注解方式实现 tuoni javaspringjvmxmljni
    Spring 注解的定时任务，有如下两种方式： 第一种： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  xmlns:xsi="http
  • 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比 yangshangchuan word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
    本文的目标有两个： 1、学会使用11大Java开源中文分词器 2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。 11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口： /** * 获取文本的所有分词结果, 对比
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他