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pretrain新上映_pretrain的网络结构(2024年11月抢先看)

内容来源：方新你好影院所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

pretrain

NLP自学指南：Prompt学习详解 𐟓š NLP的发展可以分为四个主要阶段： 1️⃣ 全监督学习（非神经网络） 2️⃣ 全监督学习（神经网络） 3️⃣ Pretrain -> Finetune 4️⃣ Pretrain, Prompt, Predict 𐟔 Finetune与Prompt的性能比较 Finetune：需要为每个下游任务准备整个预训练模型的副本，推理过程需要在单独的批次中执行。 Prompt：只需为每个任务存储一个特定于下游任务的小单元，并使用原始的预先训练过的模型进行混合任务推理。 𐟓Œ Finetune与Prompt的区别 Finetune：特定任务的微调，通过在预训练模型后添加新的参数和特定任务损失函数进行微调。通常会固定前面层的参数，只训练新加的层。 Prompt：通过在预训练模型中加入相关的提示信息，使模型能够适应各种下游任务。

𐟧 算法岗面试必备知识清单 𐟓š 𐟌 深度学习基础层归一化（LN）和批量归一化（BN）的原理和区别交叉熵的数学推导交叉熵的代码手写实现 Sigmoid函数的代码手写多头注意力机制的手动实现 ReLU为什么能缓解梯度消失 Adam优化器的原理 AUC的计算方法 Python装饰器的作用 KL散度 Softmax公式如何缓解梯度消失和梯度爆炸非极大值抑制（NMS）的手动实现 L1和L2正则的区别 BN中可学习参数的获取方法如何缓解过拟合介绍dropout 𐟓š 多模态/NLP算法介绍dpo算法原理 GPT和BERT的结构和参数量 Flash Attention原理 BERT预训练任务和embedding FP16量化训练的策略 QFormer原理了解位置编码及原理 CLIP原理 BLIP2架构 SFT、LORA和Pretrain的区别 LLAVA和LLAMA的区别手撕BCE和InfoNCE损失什么是大模型幻觉混合精度训练是什么很多大模型decoder-only的原因手撕RMSNorm Deepspeed原理及使用 PEFT微调介绍介绍RAG 𐟎蠁IGC生成式 VIT和DIT的原理 DDPM/DDIM的原理和区别 AE、VAE、VQ-VAE的原理与区别 U-net网络设计思路如何保证长视频一致性如何保证背景一致性 Cross Attention的用法 SVD原理

大模型算法岗面试进阶指南：12个关键问题 𐟚€𐟚€大模型算法岗面试进阶指南来啦！准备好迎接挑战了吗？𐟑颀𐟒𛰟‘袀𐟒𛠦ŽŒ握这些知识点，让面试官对你刮目相看！✨ 领域模型微调指令&数据输入格式要求？领域模型微调领域评测集构建？领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？进行SFT操作时，基座模型选用Chat还是Base？领域模型词表扩增是不是有必要的？ Continue PreTrain：如何让模型在预训练过程中学习到更多知识？准备好迎接这些挑战了吗？𐟌Ÿ

LLaMA版o1开源，数学大提升！最近，上海AI Lab团队发布了他们的最新成果——LLaMA版o1项目。这个项目的目标是复刻OpenAI的o1推理大模型，并且已经将相关代码开源了。LLaMa版o1采用了蒙特卡洛树搜索、Self-Play强化学习、PPO以及AlphaGo Zero的双重策略范式，使得模型在数学能力上有了显著的提升。其实，这个项目早在2024年6月就开始了，当时团队就在探索如何通过蒙特卡洛树搜索来提高大模型的数学能力。他们的研究在开发者社区中引起了不小的关注。随着OpenAI o1系列的发布，团队进一步升级了算法，专注于解决数学奥赛问题，作为OpenAI草莓项目的开源版本。到了10月初，团队发布了一篇新论文，介绍了他们使用成对优化的方法来提高Llama模型在数学奥赛中的表现。在AIME2024基准测试中，优化后的LLaMA-3.1-8B-Instruct模型在30道题中做对了8道，超过了除o1-preview和o1-mini之外的其他商业闭源方案。到了10月底，团队宣布他们在复刻OpenAI o1的努力中取得了重大进展。他们成功使模型在学习过程中通过与搜索树交互获得高级思维能力，且无需人工标注。项目在不到一周的时间内就完成了开源。目前，LLaMA版o1已经开源了预训练数据集、预训练模型和强化学习训练代码。OpenLongCoT-Pretrain数据集包含超过10万条长思维链数据，每条数据都包含一个完整的数学问题推理过程，包括思考内容和评分结果。这样的数据集使得模型能够读取和输出类似o1的长思维链过程。尽管预训练代码尚未发布，但推荐使用LLaMaFactory作为替代。在预训练模型的基础上，可以继续进行强化学习训练。训练过程包括使用蒙特卡洛树搜索进行自我对弈、将经验存储在优先经验回放缓冲区中、从缓冲区采样批次数据进行训练以及更新模型参数和经验优先级。训练代码中还使用了LoRA进行参数高效微调、PPO算法作为策略优化方法、GAE算法用于计算优势函数以及优先经验回放提高训练效率等关键技术点。 LLaMA-O1的代码发布在名为SimpleBerry的GitHub账号下，该账号并没有特别简介，显得相当神秘。与SimpleBerry相关的账号和官网只透露其为一个研究实验室，并未透露更多研究方向信息。

降低AI模型幻觉的6个实用技巧在过去一年的工作中，我总结了6个降低AI模型幻觉的实用方法，分享给大家： ✨1. 预训练（Pretrain）：通过扩大模型的知识范围，使用更多数据来进行预训练。 ✨2. 微调（SFT）：这里分享两个微调的小技巧： 1）过滤数据：基于回答质量清洗数据，尤其是回答，避免带有幻觉的错误样本进入训练集。 2）反向修改指令：对于过度发散的问题，比如“写一篇作文”，可以根据回答的主题和字数，反向修改指令，使其更契合，例如修改为“写一篇关于感谢母爱的作文，举例子，大约500字”。 ✨3. post-pretrain：对于新增的知识，可以不断加在这个阶段。 ✨4. 本地知识库：将知识存为向量数据库，本质上是RAG（Retrieve Augment Generate）的应用。 ✨5. 搜索增强：选择好的搜索引擎和搜索源，本质也是RAG。 ✨6. Agent思路（工具调用）：对于垂类应用，接入API，例如历史close price、deal amount等指标查询，不应该调用通用搜索引擎，应该接入专业API，比如接入Yahoo Finance API。这些方法可以帮助我们降低AI模型的幻觉，提高模型的准确性和可靠性。希望这些技巧对大家有所帮助！

大模型时代：从字节跳动到AI未来 𐟓š 大模型的概念：大模型，顾名思义，就是那些拥有庞大参数量的深度学习网络模型。它们可以分为三大类：多模态大模型、大语言模型和图像生成大模型。目前，网上很多培训机构都在热炒大语言模型，简称大模型。 𐟚려𘍦˜羚个人都能做大模型：别盲目跟风，觉得自己也能轻松搞定。算法行业可是高薪领域，竞争也是相当激烈的。你得先熟悉业务和技术，才能在算法行业站稳脚跟。 𐟒ᠥ䧨ﭨ耦补ž‹是基础：大语言模型在业界的落地应用非常广泛，可以结合搜索、推荐、广告等业务，甚至还可以做问答机器人。涉及的技术包括Prompt、Pretrain、Finetune、RAG、Agent等。随着基座模型的发展，大部分算法的工作会集中在数据处理和模型训练上。 𐟓𘠥䚦衦€是关键：在大语言模型的基础上，熟悉多模态技术能更好地契合互联网行业的业务需求。比如字节跳动、百度等内容平台都有多模态相关的算法需求。 𐟔IGC未来可能很精彩：目前，SD/SDXL/Sora等图像视频生成模型的发展才刚刚起步，未来可能会有很多视觉信息通过模型生成。如果这种情况发生，内容行业将被彻底颠覆，非常期待AIGC未来的发展。

蚂蚁星算法工程师，多模态大模型 𐟓【职位】蚂蚁星-算法工程师-自然语言处理/多模态大模型 𐟏⣀归属部门】蚂蚁国际–国际事业群-全球技术 𐟔【职位介绍】 1️⃣ 跟踪并应用自然语言处理（NLP）的前沿技术，如意图理解、对话管理等，以构建新一代的生成式对话机器人与辅助系统。通过文本摘要、智能质检、观点挖掘和模拟对话等方式，提升服务人员的多渠道、多语言服务能力。 2️⃣ 深入研究大语言模型及相关领域（包括但不限于NLP、计算机视觉、多模态、智能等），进行技术分享，推动技术创新，并参与专利申请和学术文章发表。 3️⃣ 研发知识增强大语言模型技术，包括大模型领域适配、知识对齐、知识增强等，挖掘垂直行业、开源以及蚂蚁的海量数据，构建行业知识库，支持相关技术在蚂蚁国际各个业务中的创新和实践。 4️⃣ 深度参与产品研发项目，与团队成员合作，推动人工智能技术在实际业务中的应用和落地。 𐟌Ÿ【职位要求】 1️⃣ 计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业的博士生，特别优秀的硕士生亦可。 2️⃣ 熟练掌握机器学习、自然语言处理、大语言模型等相关领域的基本理论和算法，有在国际顶会顶刊发表论文经验者优先。 3️⃣ 具备NLP/CV/多模态科研背景，具有NLP或垂直行业大模型Pre-train、Finetune、Inference等优化经验优先。 4️⃣ 扎实的算法工程能力，熟练掌握Python、TensorFlow、PyTorch等，有大规模数据处理、大规模分布式训练等工程经验者优先。 5️⃣ 具有良好的表达能力，团队合作精神，以及熟练的中英文沟通能力。

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