技术开发站45793.com
书生浦语大模型概述
发布时间:
2024年01月05日
github 地址:https://github.com/InternLM/tutorial
一、大模型简介
二、书生浦语 介绍
2.1 简介
2.2 模型到应用
如上图所示,从模型到应用通过共需要经过以下4个步骤:
模型评测:选择适合自己需求的模型。
不同的大模型,由于训练数据集和训练策略不同,导致大模型的能力也有不同程度的偏好。
模型微调:若是选择的大模型基本满足需求,但是又要符合自己的特定场景,在这种情况下,就需要对模型进行微调,活着使用RAG策略。
模型评测:经过微调训练的模型,在经过评测之后,判断是否满足自己的需求。
模型部署:为了降低模型推理过程的资源占用,降低成本,模型部署还是很有必要的。
2.3 书生浦语提供的功能
2.3.1 数据
数据共分为两部分:
书生·万卷 1.0 :大小约为2TB,官方经过筛选处理的数据。
开源数据集 openDataLab:大小约为80TB
2.3.2 预训练
2.3.3 微调 - XTuner
2.3.4 评测-openCompass
2.3.5 部署
文章来源:https://blog.csdn.net/xiao_xian_/article/details/135407055
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。
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:chenni525@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
最新文章
Python教程
深入理解 MySQL 中的 HAVING 关键字和聚合函数
Qt之QChar编码(1)
MyBatis入门基础篇
用Python脚本实现FFmpeg批量转换
【算法提升—力扣每日一刷】五日总结【12/18--12/22】
阿里云服务器一年多少钱,2024最新活动价格表整理与分享
民安智库(第三方满意度调研公司):满意度调查,选择适合的数据分析方法
图像融合论文阅读:DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion
简述switch函数的使用
Vue3的v-if 和v-for优先级
Open3D 去除重复点(22)
西门子博途用SCL语言写的入栈出栈
【Leetcode 144.二叉树的前序遍历】将二叉树每个节点的值以前序遍历的顺序存入数组中
基于Java SSM框架实现东理咨询交流论坛系统项目【项目源码+论文说明】计算机毕业设计