Предварительная подготовка больших языковых моделей: все, что вам нужно знать!

#llm #gpt #встраивание #машинное обучение #ai Обучение большой языковой модели — сложный процесс, включающий обучение модели пониманию и генерации текста, похожего на человеческий. Это достигается путем предоставления ей огромных объемов текстовых данных, что позволяет ей изучать закономерности, контекст и взаимосвязи между словами. Процесс обучения требует значительных вычислительных мощностей и часто опирается на специализированное оборудование, такое как графические процессоры и тензорные процессоры, для обработки миллиардов параметров. Кроме того, методы оптимизации и параллельная обработка играют решающую роль в обеспечении эффективности и масштабируемости обучения. В этом видео я объясняю процесс предварительной подготовки больших языковых моделей, разбирая ключевые компоненты, которые делают их мощными и эффективными. Я освещаю такие важные темы, как роль больших наборов данных, требуемые вычислительные ресурсы и различные оптимизации, повышающие производительность, а также некоторые важные гиперпараметры, которые следует учитывать. Временные метки: 0:00 — Введение 0:40 — Архитектура модели 2:35 — Набор данных 4:38 — Вычисления 6:30 — Параллелизм на GPU 8:56 — Прямое распространение 10:16 — Функция потерь кросс-энтропии 13:18 — Оптимизация 16:05 — Гиперпараметры 17:50 — Обучение 18:30 — Вывод 20:43 — Тонкая настройка 21:45 — Заключение Ресурсы: Pytorch FSDP:
ZeRO:
Megatron:
Музыка: Винсент Рубинетти Скачать музыку можно здесь Bandcamp:
Слушайте музыку на Spotify: