- 摘要：昇思MindSpore技术公开课大模型专题课程新年第一课聚焦鹏城·脑海模型的训练过程。鹏城·脑海200B模型是拥有2千亿参数的自回归式语言模型，在中国算力网枢纽节点‘鹏城云脑Ⅱ’上，基于昇思MindSpore的多维分布式并行技术进行长期大规模训练，已完成1.8T token量的训练。 一、训练语料处理和使用1.脑海(PengCheng Mind)大模型计划脑海大模型计划致力于构建一个以... 摘要：昇思MindSpore技术公开课大模型专题课程新年第一课聚焦鹏城·脑海模型的训练过程。鹏城·脑海200B模型是拥有2千亿参数的自回归式语言模型，在中国算力网枢纽节点‘鹏城云脑Ⅱ’上，基于昇思MindSpore的多维分布式并行技术进行长期大规模训练，已完成1.8T token量的训练。 一、训练语料处理和使用1.脑海(PengCheng Mind)大模型计划脑海大模型计划致力于构建一个以...
- 前言数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师 80% 的时间都是在跟数据打交道，国内在 AI 上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。 相信大家在网络上都见过类似的说法，事实上这些说法都是正确的。并且对于测试人员来说也是一样的。 通过上一篇介绍效果测试的文章大家可以知道，目前已经有现成库帮我们去计算模型的评估指标，老实讲去计算这些指标没有一点难度... 前言数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师 80% 的时间都是在跟数据打交道，国内在 AI 上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。 相信大家在网络上都见过类似的说法，事实上这些说法都是正确的。并且对于测试人员来说也是一样的。 通过上一篇介绍效果测试的文章大家可以知道，目前已经有现成库帮我们去计算模型的评估指标，老实讲去计算这些指标没有一点难度...
- 前言这个系列算是科普文吧，尤其这第一篇可能会比较长，因为我这 8 年里一直在 AI 领域里做测试，涉及到的场景有些多， 我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下，算是给大家科普一下我们这些在 AI 领域内做测试的人，每天都在做什么事情。 当然 AI 领域很庞杂，我涉及到的可能也仅仅是一小部分，这篇帖子算是抛砖引玉，欢迎大家一起来讨论。我打算先简单讲解一下人工智能的原理，毕竟后面要围绕这些去做... 前言这个系列算是科普文吧，尤其这第一篇可能会比较长，因为我这 8 年里一直在 AI 领域里做测试，涉及到的场景有些多， 我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下，算是给大家科普一下我们这些在 AI 领域内做测试的人，每天都在做什么事情。 当然 AI 领域很庞杂，我涉及到的可能也仅仅是一小部分，这篇帖子算是抛砖引玉，欢迎大家一起来讨论。我打算先简单讲解一下人工智能的原理，毕竟后面要围绕这些去做...
- 在当今数据驱动的世界中，机器学习模型在解决各种问题中扮演着重要角色。然而，将这些模型应用到实际问题中并与其他系统集成，往往需要构建API服务。本文将介绍如何使用Python构建机器学习模型的API服务，并提供案例代码作为示例。 1. 确定模型首先，我们需要选择并训练一个适当的机器学习模型。这可能涉及数据收集、预处理、特征工程和模型训练等步骤。在本文中，我们将以一个简单的示例来说明，假设我们已... 在当今数据驱动的世界中，机器学习模型在解决各种问题中扮演着重要角色。然而，将这些模型应用到实际问题中并与其他系统集成，往往需要构建API服务。本文将介绍如何使用Python构建机器学习模型的API服务，并提供案例代码作为示例。 1. 确定模型首先，我们需要选择并训练一个适当的机器学习模型。这可能涉及数据收集、预处理、特征工程和模型训练等步骤。在本文中，我们将以一个简单的示例来说明，假设我们已...
- 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今社会最为热门的话题之一。在AI领域，大模型、向量数据库和prompt是三个核心概念，它们在AI技术的发展中起着至关重要的作用。本文将详细介绍这三个概念，并探讨它们之间的区别和联系。 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今社会最为热门的话题之一。在AI领域，大模型、向量数据库和prompt是三个核心概念，它们在AI技术的发展中起着至关重要的作用。本文将详细介绍这三个概念，并探讨它们之间的区别和联系。
- 在当今数字化浪潮中，神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱，推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而，对于初学者和专业人士来说，理解神经网络和机器学习的本质是至关重要的。在本文中，我们将深入探讨这两个概念的内涵、工作原理以及彼此之间的联系。 在当今数字化浪潮中，神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱，推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而，对于初学者和专业人士来说，理解神经网络和机器学习的本质是至关重要的。在本文中，我们将深入探讨这两个概念的内涵、工作原理以及彼此之间的联系。
- 资深人工智能大咖带你深度解析LLaMA架构，深入理解LLaMA框架与Transformers框架的区别，LLaMA推理过程以及内部函数定义，最后大咖带你比较国内大模型目前采用的总体技术方案 资深人工智能大咖带你深度解析LLaMA架构，深入理解LLaMA框架与Transformers框架的区别，LLaMA推理过程以及内部函数定义，最后大咖带你比较国内大模型目前采用的总体技术方案
- Vanilla MoE（Mixture of Experts）Vanilla MoE（Mixture of Experts） Export Network是一个典型的集成学习模型，它利用多个“专家”（即子模型或组件）来共同处理一个任务。每个专家都有其独特的优势，适用于不同的数据子集。而Gating Network的作用是根据输入样本的特征来动态地决定每个专家的输出权重，这样模型就根据输入的特... Vanilla MoE（Mixture of Experts）Vanilla MoE（Mixture of Experts） Export Network是一个典型的集成学习模型，它利用多个“专家”（即子模型或组件）来共同处理一个任务。每个专家都有其独特的优势，适用于不同的数据子集。而Gating Network的作用是根据输入样本的特征来动态地决定每个专家的输出权重，这样模型就根据输入的特...
- 随着人工智能技术的不断发展，大语言模型（Large Language Model，简称LLM）作为自然语言处理领域的重要分支，受到了越来越多的关注。LLM以其强大的文本生成和理解能力，在对话系统、智能问答、文本摘要等多个领域展现出广阔的应用前景。介绍LLM的学习路径，并推荐一些开源模型和资源，帮助初学者顺利入门。一、理解大语言模型(LLM)的基本概念大语言模型（Large Language ... 随着人工智能技术的不断发展，大语言模型（Large Language Model，简称LLM）作为自然语言处理领域的重要分支，受到了越来越多的关注。LLM以其强大的文本生成和理解能力，在对话系统、智能问答、文本摘要等多个领域展现出广阔的应用前景。介绍LLM的学习路径，并推荐一些开源模型和资源，帮助初学者顺利入门。一、理解大语言模型(LLM)的基本概念大语言模型（Large Language ...
- PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发并维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型，支持动态计算图和自动微分，使得模型训练和调试变得更加灵活和高效。在本章节中，我们将介绍PyTorch框架的基本特点和优势，以及其在深度学习领域的应用。我们还将讨论PyTorch的基本概念和核心组件，为后续章节的学习奠定基础。在PyTorch中，模型的定义通常通过创建一个继承自n PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发并维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型，支持动态计算图和自动微分，使得模型训练和调试变得更加灵活和高效。在本章节中，我们将介绍PyTorch框架的基本特点和优势，以及其在深度学习领域的应用。我们还将讨论PyTorch的基本概念和核心组件，为后续章节的学习奠定基础。在PyTorch中，模型的定义通常通过创建一个继承自n
- TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow最初是为了支持Google的研究和生产工作负载而开发的，但现在已经成为了机器学习领域最受欢迎的框架之一。TensorFlow的核心是张量计算，它使用数据流图来表示计算任务，允许用户在不同的硬件上进行高效的并行计算。神经网络模型的结构包括输入层、隐藏层和输出层， TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow最初是为了支持Google的研究和生产工作负载而开发的，但现在已经成为了机器学习领域最受欢迎的框架之一。TensorFlow的核心是张量计算，它使用数据流图来表示计算任务，允许用户在不同的硬件上进行高效的并行计算。神经网络模型的结构包括输入层、隐藏层和输出层，
- Keras是一个高级神经网络API，它能够在TensorFlow、Theano、CNTK等后端框架上运行，为开发者提供了丰富的功能和灵活的选择。Keras的设计理念是用户友好、模块化、可扩展，它提供了简单、快速的原型设计能力，使得深度学习模型的构建和训练变得更加容易。本章将介绍Keras的概述、特点和历史，帮助读者更好地了解Keras。Keras是由François Chollet开发的一个开源深 Keras是一个高级神经网络API，它能够在TensorFlow、Theano、CNTK等后端框架上运行，为开发者提供了丰富的功能和灵活的选择。Keras的设计理念是用户友好、模块化、可扩展，它提供了简单、快速的原型设计能力，使得深度学习模型的构建和训练变得更加容易。本章将介绍Keras的概述、特点和历史，帮助读者更好地了解Keras。Keras是由François Chollet开发的一个开源深
- Numpy是Python中最重要的科学计算库之一，它提供了高效的多维数组对象和一系列用于数组操作的函数。Numpy的核心是ndarray对象，它是一个具有相同数据类型的多维数组，可以在整个数组上进行高效的数学运算。Numpy还提供了许多用于数组操作和线性代数运算的函数，如排序、索引、矩阵运算等。 Numpy是Python中最重要的科学计算库之一，它提供了高效的多维数组对象和一系列用于数组操作的函数。Numpy的核心是ndarray对象，它是一个具有相同数据类型的多维数组，可以在整个数组上进行高效的数学运算。Numpy还提供了许多用于数组操作和线性代数运算的函数，如排序、索引、矩阵运算等。
- Matplotlib是一个用于创建图表和其他可视化效果的Python库，它提供了一种类似于MATLAB的绘图接口，因此被广泛应用于科学计算、工程领域和数据分析。Matplotlib可以用于生成各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等，而且可以对这些图表进行高度定制和美化。Matplotlib的优点之一是其灵活性和可定制性。用户可以通过简单的命令快速创建基本图表，同时也可以通过详细的 Matplotlib是一个用于创建图表和其他可视化效果的Python库，它提供了一种类似于MATLAB的绘图接口，因此被广泛应用于科学计算、工程领域和数据分析。Matplotlib可以用于生成各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等，而且可以对这些图表进行高度定制和美化。Matplotlib的优点之一是其灵活性和可定制性。用户可以通过简单的命令快速创建基本图表，同时也可以通过详细的
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