AI 教程

SetFit: 高效的无提示少样本学习

与标准微调相比,SetFit 能更高效地利用训练样本,同时对噪声也更健壮。 如何处理少标签或无标签的训练数据是每个数据科学家的梦魇 😱。最近几年来,基于预训...

使用 DeepSpeed 和 Accelerate 进行超快 BLOOM 模型推理

本文展示了如何使用 1760 亿 (176B) 参数的 BLOOM 模型 生成文本时如何获得超快的词吞吐 (per token throughput)。 因为在使用 bf16 (bfloat16) 权重时该模型...

使用 Megatron-LM 训练语言模型

在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上,并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face...

大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 – 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes

引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时,PaLM 有 5400 亿参数,OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数,而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结...

千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,“一朝看尽长安花”似乎近在眼前 …… 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音...

大语言模型:新的摩尔定律?

不久前,微软和 Nvidia 推出了 Megatron-Turing NLG 530B,一种基于 Transformer 的模型,被誉为是 “世界上最大且最强的生成语言模型”。 毫无疑问,此项成果...

如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本

简介 近年来,随着以 OpenAI GPT2 模型 为代表的基于数百万网页数据训练的大型 Transformer 语言模型的兴起,开放域语言生成领域吸引了越来越多的关注。开放...
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