大型模型运行过程概述

整体过程

大模型,如大型语言模型(LLM),其生命周期主要分为两个阶段:训练推理。这两个过程有着不同的目标、资源需求和技术挑战。

大模型的训练是一个复杂且资源密集的过程,它首先需要收集和准备大量的高质量数据,这些数据经过清洗和预处理后将被用来指导模型学习。在模型设计阶段,工程师们会选择或开发适合任务需求的神经网络架构,对于大型语言模型来说,这通常意味着采用深度多层的解码器结构如Transformer。

初始化之后,模型开始接受数据输入,在前向传播过程中生成预测输出,并通过损失函数对比预测与真实标签之间的差异来计算误差;随后,系统会执行反向传播,基于计算出的梯度调整模型参数以最小化损失值,这一过程不断迭代直至模型性能趋于稳定或者满足特定的停止条件。在整个训练期间,开发者还会利用验证集评估模型的表现,进行超参数调优以及应用正则化等技术防止过拟合现象的发生。

最终,当模型达到预期效果时,其参数会被保存下来,为后续的推理和实际应用做好准备。

大模型的推理过程是指在模型已经完成训练的基础上,利用该模型对新的、未见过的数据进行预测或生成响应的任务。这一过程首先涉及到将训练好的模型及其参数加载到内存中,然后对用户提供的新数据进行必要的预处理,以确保其格式与模型输入要求相匹配。接下来,通过前向传播的方式,模型基于这些新输入计算出预测结果,对于大型语言模型来说,这通常是一个迭代的过程,可能涉及文本补全、翻译或是问答等形式的任务执行。

最后,推理得到的结果会经过后处理步骤,例如将模型输出的token序列转换为人类可读的文本形式,并根据具体应用场景的需求对结果进行适当的格式化调整,最终将处理后的信息呈现给用户或集成到相关应用程序中,整个推理过程不仅需要保证准确性,还特别强调实时性和效率,尤其是在实际部署环境中,如何有效管理资源、降低延迟以及提高吞吐量都是至关重要的考量因素。

模型训练

大模型的训练过程通常围绕预训练微调两个主要阶段展开,这两个阶段各自有着不同的目标和方法,共同致力于提升模型在特定任务上的性能。

预训练是大模型训练的第一步,在这个阶段,模型被设计为尽可能大规模地从广泛的数据源中学习通用的语言表示。预训练过程中使用的数据集往往是海量且未标注的文本数据,涵盖了各种主题和领域,以确保模型能够获得广泛的语言知识。模型通过自监督学习的方式进行训练,即它自己根据输入数据的特点来设置学习任务,例如预测句子中的遮蔽词(如BERT模型中的masked language modeling)或预测下一个句子(next sentence prediction)。这种训练方式使得模型可以学到丰富的语义、句法结构以及上下文信息,而不需要依赖于昂贵的人工标注数据。预训练阶段的目标是让模型具备强大的语言理解和生成能力,以便为后续的特定任务做准备。

当预训练完成后,进入微调阶段。在这个阶段,已经拥有丰富语言知识的模型将针对特定的任务进行优化。微调使用的是较小规模但经过人工标注的数据集,这些数据集中包含了与目标任务直接相关的样例。通过在这些特定领域的数据上进一步训练,模型可以调整其参数,使其更加适应具体的应用场景,比如情感分析、机器翻译、问答系统等。微调阶段的训练往往需要更少的计算资源和时间,因为它是在预训练模型的基础上进行的,并且仅需对模型的部分参数进行更新即可实现显著的性能提升。此外,微调还可以包括一些专门的设计,如加入额外的层或者修改损失函数,以更好地匹配目标任务的需求。

模型推理

当前主流的大语言模型(LLM)大多采用了仅包含解码器(Decoder Only)的Transformer架构,这种设计简化了模型结构,并且在某些任务上表现出色。其推理过程通常可以分为两个主要阶段:启动阶段生成阶段(或解码阶段)。

  1. 启动阶段

    • 在这个阶段,模型接收一个起始词元(通常是特殊的开始标记),这个起始词元可能是一个特定的任务提示或者是前文的一部分。
    • 对于一些应用,比如文本补全或者对话系统,用户提供的上下文(prompt)会在这个阶段被处理。这些输入会被转化为模型内部表示形式(例如通过嵌入层得到词向量),并传递给解码器的第一层。
  2. 生成(或解码)阶段

    • 解码阶段是自回归的过程,在每个时间步中,模型基于之前生成的所有词元来预测下一个词元。
    • 一旦生成了第一个词元,它就会被添加到上下文中,作为下一步预测新词元的条件之一。这个过程会重复进行,直到达到预设的最大长度或者生成了结束标记。
    • 每一步生成的新词元都通过softmax函数转换为概率分布,然后根据某种策略(如贪婪搜索、束搜索或抽样)从中选择一个最有可能的词元。

这两个阶段在硬件利用上有着不同的特征。启动阶段可能涉及更多的计算资源初始化,而生成阶段则更关注于如何高效地迭代生成序列。此外,为了提高效率,还会采用诸如量化、内核融合等优化手段,并考虑算术强度和内存带宽等因素,确保模型能够在实际部署环境中提供良好的性能表现。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/891649.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

PostgreSQL 表达式

PostgreSQL中的表达式是一种强大的工具,用于在数据库查询中处理和计算数据。它们由一个或多个值、运算符和PostgreSQL函数组合而成,类似于公式,并用于求值【1†source】。 在PostgreSQL中,表达式可以分为不同类型,如布…

带虚继承的类对象模型

文章目录 1、代码2、 单个虚继承3、vbptr是什么4、虚继承的多继承 1、代码 #include<iostream> using namespace std;class Base { public:int ma; };class Derive1 :virtual public Base { public:int mb; };class Derive2 :public Base { public:int mc; };class Deri…

责任链模式应用

牢记于心 职责单一: 责任链模式可以将每个验证逻辑封装到一个独立的处理器中&#xff0c;每个处理器负责单一的验证职责&#xff0c;符合单一职责原则。 可扩展性: 增加新的验证逻辑时&#xff0c;只需添加新的处理器&#xff0c;而不需要修改现有的代码。 清晰的流程: 将所…

信号的产生、处理

一、信号的概念 信号是linux系统提供的一种&#xff0c;向指定进程发送特定事件的方式。收到信号的进程&#xff0c;要对信号做识别和处理。信号的产生是异步的&#xff0c;进程在工作过程中随时可能收到信号。 信号的种类分为以下这么多种&#xff08;用指令kill -l查看&…

如何在 Windows 10/11 上录制带有音频的屏幕 [3 种简单方法]

无论您是在上在线课程还是参加在线会议&#xff0c;您都可能需要在 Windows 10/11 上录制带有音频的屏幕。互联网上提供了多种可选方法。在这里&#xff0c;本博客收集了 3 种最简单的方法来指导您如何在 Windows 10/11 上使用音频进行屏幕录制。请继续阅读以探索&#xff01; …

卸载干净 IDEA(图文讲解)

目录 1、卸载 IDEA 程序 2、注册表清理 3、残留清理 1、卸载 IDEA 程序 点击屏幕左下角 Windows 图标 -> 设置-控制面板->intellij idea 勾选第一栏 Delete IntelliJ IDEA 2022.2 caches and local history&#xff0c;表示同时删除 IDEA 本地缓存以及历史。 Delete I…

若依使用 Undertow 替代 Tomcat 容器

文章目录 需求提出应用场景解决思路注意事项完整代码第一步&#xff1a;在 ruoyi-framework/pom.xml 文件中进行依赖配置第二步&#xff1a;修改 application.yml 配置文件第三步&#xff1a;修改文件上传工具类 FileUploadUtils.java 运行结果 需求提出 在开发若依框架的前后…

第 23 章 JSON

第 23 章 JSON 23.1 语法 JSON 语法支持表示 3 种类型的值。 ❑ 简单值&#xff1a;字符串、数值、布尔值和 null 可以在 JSON 中出现&#xff0c;就像在 JavaScript 中一样。特殊值 undefined 不可以。 ❑ 对象&#xff1a;第一种复杂数据类型&#xff0c;对象表示有序键/值…

STM32-笔记34-4G遥控灯

4G接线 一、项目需求 服务器通过4G模块远程遥控开关灯。 二、项目实现 复制项目文件夹38-wifi控制风扇项目 重命名为39-4G遥控点灯 打开项目文件 加载文件 main.c #include "sys.h" #include "delay.h" #include "led.h" #include "ua…

数据结构考前一天

线性表&#xff1a;矩阵&#xff0c;链表&#xff08;单链表必考&#xff09; 栈和队列&#xff1a;出入判断&#xff0c;括号匹配&#xff0c;中缀转后缀 字符串数组&#xff1a;模式匹配next&#xff0c;nextval数组&#xff0c;数组寻址&#xff0c;三角矩阵对应一维数组k…

Frontend - 分页(针对 python / Django )

目录 一、同个文件内&#xff08;方式一&#xff09; 1. 前端 html 2. 定义分页界面 3. 获取分页数据 4.后端根据前端分页需求&#xff0c;整理分页数据 5.显示情况 6. JsonResponse 相关知识 二、不同文件内依旧有效&#xff08;方式二&#xff0c;更优化&#xff09;…

【快速实践】深度学习 -- 数据曲线平滑化

希望对你有帮助呀&#xff01;&#xff01;&#x1f49c;&#x1f49c; 如有更好理解的思路&#xff0c;欢迎大家留言补充 ~ 一起加油叭 &#x1f4a6; 欢迎关注、订阅专栏 【深度学习从 0 到 1】谢谢你的支持&#xff01; 在观察数据结果时&#xff0c;我们通常希望获得整体趋…

SQLite 进阶:扩展功能与最佳实践

在前两篇文章中&#xff0c;我们探讨了 SQLite 的基础知识和高级功能。本篇将进一步探讨 SQLite 的扩展功能&#xff0c;包括加密、与其他工具的集成、多线程使用、性能优化&#xff0c;以及如何实现跨平台兼容性。 数据加密 SQLite 本身不直接支持加密&#xff0c;但可以通过…

Postgresql 命令还原数据库

因为PgAdmin打不开&#xff0c;但是数据库已经安装成功了&#xff0c;这里借助Pg命令来还原数据库 C:\Program Files\PostgreSQL\15\bin\psql.exe #链接数据库 psql -U postgres -p 5432#创建数据库 CREATE DATABASE "数据库名称"WITHOWNER postgresENCODING UTF8…

minikube安装k8s

一、安装k8s版本 export REGISTRY_MIRRORhttps://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com curl -sSL https://kuboard.cn/install-script/v1.30.x/install_kubelet.sh | sh -s 1.30.0 二、安装docker及minikube useradd docker passwd docker 密码也设置为docker #创建docker组…

JavaScript 基础2

js的运算符 算数运算符 相加求和&#xff0c;如果用在字符串则是拼接 -相减求差 *相乘求积 /相除求商 %模除求余 具体用法如下 let num 154 let num2 15 document.write(numnum2) document.write(<br>) document.write(num-num2) document.write(<br>) do…

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开&#xff0c;本次讲座中来自Xsens的人形机器人与动捕技术专家Jeffrey Muller与Dennis Kloppenburg不仅将就Xsens动作捕捉系统与人形机器人行为训练中的实际应用进行详细讲解&#xff0c;同时还会对目前大家所关注…

ArcGIS Server 10.2授权文件过期处理

新的一年&#xff0c;arcgis server授权过期了&#xff0c;服务发不不了。查看ecp授权文件&#xff0c;原来的授权日期就到2024.12.31日。好吧&#xff0c;这里直接给出处理方法。 ArcGIS 10.2安装时&#xff0c;有的破解文件中会有含一个这样的注册程序&#xff0c;没有的话&…

Fabric部署-docker安装

一&#xff1a;安装docker 1.先卸载旧docker apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc PS&#xff1a;新开的虚拟机输入命令后是这样的。 2.更新软件包 在终端中执行以下命令来更新Ubuntu软件包列表和已安装软件的版本: sudo apt update sudo apt …

Scrum中敏捷项目经理(Scrum Master)扮演什么角色?

敏捷开发模式已经逐渐被主流的软件研发团队所接受&#xff0c;其中Scrum是最具代表性的敏捷方法之一。Scrum框架中有三个核心角色&#xff1a;Product Owner&#xff08;PO&#xff09;、Scrum Master&#xff08;SM&#xff09;和Development Team&#xff08;DT&#xff09;。…