从不同角度看如何让大模型变得更聪明呢?
算法创新,从代码上优化大模型,可以采取一系列策略来提升其性能和效率。
算法优化:对模型的算法进行精细调整,如改进神经网络架构,使用更高效的层(如深度可分离卷积),或者优化递归神经网络的结构以减少计算量。
代码剖析:使用性能分析工具来确定代码中的瓶颈,并针对性地优化这些部分,比如通过减少内存访问次数或优化循环。
向量化和并行化:利用现代硬件的simd指令集(如cpu的avx、gpu的cuda)来实现向量化计算,以及使用多线程和分布式计算来并行化模型的训练和推理。
低精度计算:使用低精度数据类型(如半精度或混合精度)来进行计算,以减少内存占用和加速计算过程,同时注意保持模型的准确性。
高效的数据预处理:优化数据加载和预处理流程,如使用数据分片、缓存和流式处理来减少i/o开销。
模型剪枝和稀疏化:通过模型剪枝技术移除不重要的神经元或连接,以及利用稀疏化来减少模型的大小和计算需求。 编译器优化:利用编译器优化(如llvm、intel的编译器)来自动优化代码,包括自动矢量化、循环展开等。
自定义算子:针对特定的操作实现自定义的cuda或opencl核函数,以提高特定计算任务的效率。 软件包和库的选择:选择高效的深度学习框架和库(如tensorrt、onnx、openvino),它们提供了优化后的模型推理能力。
内存管理:优化内存使用,避免不必要的数据复制,合理分配和管理内存,减少碎片。 异步和并发编程:使用异步io和并发编程技术来提高数据处理的吞吐量。
超参数优化:通过自动化的超参数搜索和优化来找到最佳的模型配置,以提高性能。
动态计算图优化:利用框架的静态计算图优化功能,如tensorflow的xla(加速线性代数)或pytorch的glow(graph lowering)。
模型量化:通过对模型权重和激活进行量化,减少模型大小和加速推理过程。 专用硬件:利用ai专用硬件(如tpus、fpgas)来加速模型的训练和推理。
大量数据的学习能让大模型变得聪明
大量的数据学习是大模型变得聪明的重要前提,但仅仅依靠数据量的增加并不一定会直接导致模型智能的提升。
数据质量的保证:高质量的数据是训练有效模型的基础,需要关注数据的准确性和标注质量。
数据多样性的提升:多样化的数据能够涵盖更多的情境和变体,使模型在面对不同类型的数据时表现更稳定。
数据增强的应用:通过数据增强技术生成变体数据来扩展训练集,可以有效增加数据的多样性,防止模型过拟合。
算法创新的探索:自监督学习、强化学习等新兴方法可以减少对大规模标注数据的依赖,提高模型的学习和推理能力。
模型架构的优化:采用先进的网络结构,如Transformer、BERT等,可以提高模型的表达能力和学习能力。
模块化设计的实施:将模型划分为多个独立的模块,每个模块负责不同的功能,提高了模型的可维护性和可扩展性。
混合模型的使用:结合多种不同类型的模型,利用各自的优势来处理复杂任务,提高模型的整体性能。
泛化能力的提升:跨领域训练与验证,元学习和多任务学习可以增加模型对不同类型问题的泛化能力。
适应性的增加:在线学习和迭代更新,可解释性和可调性,强化学习和模仿学习可以提高模型在特定情况下的适应能力。
知识图谱的引入:将知识图谱与模型结合,为模型提供更明确的知识结构和关联信息,辅助模型进行更准确的推理和判断。
多模态信息的融合:结合图像、音频等其他模态的信息,为模型提供更丰富的感知,减少对单一文本信息的依赖而产生的幻觉。
模型集成的融合:可以考虑将多个不同类型或经过不同训练的模型进行融合或集成,互相取长补短,降低幻觉出现的概率。
但最终如何让大模型变得聪明,并非是我们仅靠文字能说明的,不断的印证和实践会成为大模型走向完整和更智能的必经之路!
相关文章:

从不同角度看如何让大模型变得更聪明呢?
算法创新,从代码上优化大模型,可以采取一系列策略来提升其性能和效率。 算法优化:对模型的算法进行精细调整,如改进神经网络架构,使用更高效的层(如深度可分离卷积),或者优化递归神经…...

Buffer Pool运行机制理解
Buffer Pool机制理解 一、为什么使用Buffer Pool? 众所周知,磁盘数据是以数据页的形式来去读取的,一个数据页默认大小 16K,也就是说你本意只想读取一行数据,但是它会给你加载一页的数据到buffer pool里面。这样的话就…...

windows配置dns访问git , 加快访问速度保姆级教程
设置 DNS 访问 Git 需要修改电脑的 DNS 配置。下面是具体的操作流程: 第一步:打开命令提示符或终端窗口 在 Windows 系统中,可以按下 Win R 组合键,然后输入 “cmd”,按下 Enter 键打开命令提示符窗口。在 macOS 或 …...

Solidity学习-投票合约示例
以下的合约有一些复杂,但展示了很多Solidity的语言特性。它实现了一个投票合约。 当然,电子投票的主要问题是如何将投票权分配给正确的人员以及如何防止被操纵。 我们不会在这里解决所有的问题,但至少我们会展示如何进行委托投票,…...

前端Vue自定义支付密码输入框键盘与设置弹框组件的设计与实现
摘要 随着信息技术的不断发展,前端开发的复杂性日益加剧。传统的开发方式,即将整个系统构建为一个庞大的整体应用,往往会导致开发效率低下和维护成本高昂。任何微小的改动或新功能的增加都可能引发对整个应用逻辑的广泛影响,这种…...

【QEMU中文文档】1.1 支持的构建平台
本文由 AI 翻译(ChatGPT-4)完成,并由作者进行人工校对。如有任何问题或建议,欢迎联系我。联系方式:jelin-shoutlook.com。 原文:Supported build platforms — QEMU documentation QEMU 旨在支持在多个主机…...

摄影后期照片编辑工具:LrC2024 for Mac/win 中文激活版
LrC2024(Lightroom Classic 2024)是 Adobe 公司推出的一款专业级别的照片编辑和管理软件。它是 Lightroom Classic CC 的升级版,具有更多的功能和改进。 这款软件主要用于数字摄影师和摄影爱好者处理、编辑和管理他们的照片。它提供了一套强大…...
通关!游戏设计之道Day20
用时20天,《通关!游戏设计之道》也是完结撒花喽。 虽然只是浅显的读了一遍但收获还是很多的。我想在我真正开始做游戏时再回来看,一定会收获更多的。 《通关游戏设计之道》是一本深入探讨游戏设计的专业书籍,它不仅仅是一本理论…...

2024年上半年软件设计师试题及答案(回忆版)--选择题
基础知识选择题 基础知识选择题 1,2,3][4,5,6][1,2,3,4,5,6] (总:1分) (注意:括号内的是截止当前题目总分) vlan不能隔绝内外网 (2分) 链路层使用交换机,…...

5.28.1 使用卷积神经网络检测乳腺癌
深度学习技术正在彻底改变医学图像分析领域,因此在本研究中,我们提出了卷积神经网络 (CNN) 用于乳腺肿块检测,以最大限度地减少手动分析的开销。CNN 架构专为特征提取阶段而设计,并采用了更快的 R-CNN 的区域提议网络 (RPN) 和感兴…...
【JavaScript脚本宇宙】JavaScript日期处理神器: 6款顶级库解析
提升编程效率:六个强大的JavaScript日期时间库介绍 前言 在信息化社会,日期和时间的处理是任何编程语言必不可少的部分。本文将介绍六个优秀的JavaScript日期和时间库,这些库各有特色,可以应对多样的使用场景。 欢迎订阅专栏&am…...

C++基础编程100题-002 OpenJudge-1.1-04 输出保留3位小数的浮点数
更多资源请关注纽扣编程微信公众号 002 OpenJudge-1.1-04 输出保留3位小数的浮点数 http://noi.openjudge.cn/ch0101/04/ 描述 读入一个单精度浮点数,保留3位小数输出这个浮点数。 输入 只有一行,一个单精度浮点数。 输出 也只有一行,…...
Linux挂载硬盘
通过df -h命令后无硬盘信息,但是已经分配了硬盘,需要将硬盘挂载到主机上。 通过命令:lsblk NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT sr0 11:0 1 492K 0 rom vda 252:0 0 50G 0 disk …...

用户购物性别模型标签(USG)之决策树模型
一、USG模型引入: 首先了解一下,如何通过大数据来确定用户的真实性别, 经常谈论的用户精细化运营,到底是什么? 简单来讲,就是将网站的每个用户标签化,制作一个属于用户自己的网络身份证。然后,运营人员 通…...
Mock的用法
1. 引入unittest包,再从包里引用mock类 import unittest from unittest import Mock 2. mock的作用,做挡板或者用来做一些单元测试过程中复杂的数据的模拟 demo Demo() #把mock的值赋值给demo的get()方法,这样在调用这个方法时࿰…...

内网-win1
一、概述 1、工作组:将不同的计算机按功能(或部门)分别列入不同的工作组 (1)、查看(windows) 查看当前系统中所有用户组:打开命令行--》net localgroup查看组中用户:打开命令行 --》net localgroup 后接组名查看用户…...
中国电子学会(CEIT)2023年09月真题C语言软件编程等级考试三级(含详细解析答案)
中国电子学会(CEIT)考评中心历届真题(含解析答案) C语言软件编程等级考试三级 2023年09月 编程题五道 总分:100分一、谁是你的潜在朋友(20分) "臭味相投"一这是我们描述朋友时喜欢用的词汇。两个人是朋友通常意味着他们存在着 许多共同的兴趣。然而作为…...

golang线程池ants-四种使用方法
目录 1、ants介绍 2、使用方式汇总 3、各种使用方式详解 3.1 默认池 3.2 普通模式 3.3 带参函数 3.4 多池多协程 4、总结 1、ants介绍 众所周知,goroutine相比于线程来说,更加轻量、资源占用更少、无线程上下文切换等优势,但是也不能…...

Flutter开发效率提升1000%,Flutter Quick教程之对组件进行拖拽与接收
1,首先,所有可以选择的组件,都在左边的组件面板里。从里面点击任何一个,按住左键,向右边的手机面板上进行拖拽即可。 2,拖拽后,我们要选择一个接收组件。什么时候可以接收组件,就是当…...

揭秘小程序商城的团购奇迹:独特模式引领盈利新纪元
在数字经济的新纪元里,你是否对那些不张扬却充满潜力的商业模式心生好奇?今天,我要为你揭示一种别出心裁的商业模式,它以其独特的魅力,不仅迅速吸引了大量用户的目光,更在短短一个月内创造了超过600万的惊人…...

JavaSec-RCE
简介 RCE(Remote Code Execution),可以分为:命令注入(Command Injection)、代码注入(Code Injection) 代码注入 1.漏洞场景:Groovy代码注入 Groovy是一种基于JVM的动态语言,语法简洁,支持闭包、动态类型和Java互操作性,…...

智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)
引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...
django filter 统计数量 按属性去重
在Django中,如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量,你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求: 方法1:使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item,并且你想…...

EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解
一,设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络,本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用,连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理
让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理 MCP(Model Context Protocol)是一种创新的通信协议,旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天,MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...

AI病理诊断七剑下天山,医疗未来触手可及
一、病理诊断困局:刀尖上的医学艺术 1.1 金标准背后的隐痛 病理诊断被誉为"诊断的诊断",医生需通过显微镜观察组织切片,在细胞迷宫中捕捉癌变信号。某省病理质控报告显示,基层医院误诊率达12%-15%,专家会诊…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...

基于SpringBoot在线拍卖系统的设计和实现
摘 要 随着社会的发展,社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。 在线拍卖系统,主要的模块包括管理员;首页、个人中心、用户管理、商品类型管理、拍卖商品管理、历史竞拍管理、竞拍订单…...

DingDing机器人群消息推送
文章目录 1 新建机器人2 API文档说明3 代码编写 1 新建机器人 点击群设置 下滑到群管理的机器人,点击进入 添加机器人 选择自定义Webhook服务 点击添加 设置安全设置,详见说明文档 成功后,记录Webhook 2 API文档说明 点击设置说明 查看自…...
CSS | transition 和 transform的用处和区别
省流总结: transform用于变换/变形,transition是动画控制器 transform 用来对元素进行变形,常见的操作如下,它是立即生效的样式变形属性。 旋转 rotate(角度deg)、平移 translateX(像素px)、缩放 scale(倍数)、倾斜 skewX(角度…...