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MMBenchAI训练模型好用吗【mmdetection训练自己的模型】
AI智能
2024-10-02 05:42:47
【AI常识】
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阿里云机器学习PAI开源中文NLP算法框架EasyNLP,助力NLP大模型落地
EasyNLP 是 PAI 算法团队基于 PyTorch 开发的易用且丰富的中文NLP算法框架，支持常用的中文预训练模型和大模型落地技术，并且提供了从训练到部署的一站式 NLP 开发体验。EasyNLP 提供了简洁的接口供用户开发 NLP 模型，包括NLP应用 AppZoo 和预训练 ModelZoo，同时提供技术帮助用户高效的落地超大预训练模型到业务。
随着BERT、Megatron和GPT-3等预训练模型在NLP领域的显著进步，超大规模训练的热潮催生了EasyNLP这样的解决方案。PAI团队推出EasyNLP，一个中文NLP算法框架，旨在简化大模型的部署，提高效率。
通义千问 （Qwen）：这是阿里云推出的一款大型语言模型，具有很强的自然语言处理能力，可以用于基于知识库的问答场景。通过与特定知识库的结合，通义千问可以提供精确的答案。 百度文心一言 （ERNIE）：百度开发的一个大型语言模型，也被用于多种NLP任务，包括基于知识库的问
此外，GPTQ量化算法也提供了一种有效的权重量化方式。总的来说，飞浆PaddleNLP在大模型工具链方面具有显著的潜力，但仍需不断优化以降低使用难度，提升用户体验。我们期待国产AI框架如飞浆能持续进步，为开发者带来更卓越的工具支持。
复杂模型训练中，需对上千亿个浮点参数进行微调数十万步，需要精细的浮点表达能力。如果没有强大的训练芯片，则难以保障算法模型产出的效率。千亿级中文NLP（自然语言处理）大模型“鹏程·盘古”，面向生物医学领域的“鹏程·神农”平台的发布，都离不开AI芯片的支撑。
一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo
1、DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币），输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。该模型基于Transformer架构，每个Transformer块包含一个注意力模块和一个前馈网络（FFN），同时研究团队还设计了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。
2、DeepSeek-V2完全开源，价格低廉，使得大规模语言模型的使用门槛降低，尤其在需要频繁对话调用，大量token数量的场景下，有望加速商业化落地，提升用户体验。一位AI开发者表示，DeepSeek API价格较低，他能尝试考虑加入历史消息，改进AI游戏中的主持人功能。
3、混合专家（MoE）已经成为AI领域的主流架构，无论开源的Grok还是闭源的GPT-4都深受其影响。然而，这些模型的专家数量通常限制在32个或更少。近期，谷歌DeepMind的研究成果打破了这一限制，他们提出了PEER（参数高效专家检索）技术，使得MoE模型的专家数量能够扩展到百万级别，同时保持计算成本不变。
4、性能对比：相较于SFT、RLHF和DPO等对齐方法，Aligner在帮助性和安全性上表现出更优性能。通过训练Aligner模型，可显著提升GPT-4等模型的性能。弱到强泛化：基于Aligner的性质，提出一种新颖的弱到强泛化范式，让Aligner充当“监督员”，通过弱到强的修正过程，优化强模型性能。
