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- 大模型是怎么训练的？有哪些步骤和难点？ - 知乎
不同的大模型的训练细节有所不同，例如基于 Transformer 架构的 Bert 和 gpt 就有非常显著的差别。 自编码的 Bert 模型的训练是通过在句子中随机掩盖（Mask）一个词元和预测下一句的方式进行训练，而自回归的 gpt 系列模型则通过自回归的预下一词元的方式进行训练。而 ZhipuAI 的 GLM 系列模型则集合了自
- 个人微调大模型 (7B)，最经济的硬件配置是什么？ - 知乎
大模型消费卡首选 RTX 4090，云端算力接不住这种需求，下面来展开说明一下。 大模型的处理过程可以分为训练，微调和推理。 模型训练对GPU的要求最高，因为它需要处理大量的数据和复杂的计算。 模型推理对GPU的要求相对较 低，但仍需要一定的计算能力和显存。
- 如何有效进行大模型训练？ - 知乎
有效进行大模型训练是一个复杂而多维的任务，涉及数据准备、模型选择与架构设计、训练环境配置、训练策略优化以及模型评估与部署等多个环节。以下是一些关键步骤和建议，以指导如何有效进行大模型训练： 一、数据准备 数据收集： 大规模数据：大模型通常需要大量的训练数据来学习丰富的
- 怎么训练自己的ai小模型? - 知乎
训练后的模型会非常的大，比如原本 2G 的模型，完全训练后会有 4G 多，当然这已经是删除了检查点后的大小。比如量化参数或压缩模型等手段来缩小模型。 1 2、微调模型 在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据对模型进行进一步训练，以适应新的任务。 一般微调模型会使用 Lora，除了 LoRA
- 各位有AI大模型训练的经验没，能否介绍一下? - 知乎
从2023年初开始我就进行大模型私有化训练的实验，到目前已经积累了两年多的AI大模型的训练经验，下面我就从数据处理、指令构建、模型训练、模型推理等介绍一下研发出行业大模型的一整套的技术流程。
- 求教0基础入门大模型的学习路线? - 知乎
0基础入门大模型，transformer、bert这些是要学的，但是 你的第一口不一定从这里咬下去。 真的没有必要一上来就把时间精力全部投入到复杂的理论、各种晦涩的数学公式还有编程语言上，这样不仅容易让你气馁，而且特别容易磨光热情。 当我们认识复杂新事物时，最舒适的路径应当是： 感性认识
- 单张4090能运行的最强开源大模型是哪个？ - 知乎
反驳一下某些回答，大家都提到了 Qwen-32B 和 最近的 R1，老实说这些方案我已经跑了很久，大部分推理框架都尝试过。 包括一些科技博主在内，很多人都有一个误区，以为这些模型按照官方教程，run起来就完事了，然后正儿八经用的时候一堆问题。
- 多大的显存能够满足主流大模型的训练开销？ - 知乎
而，如果要训练大模型， 显存占用可以近似为 推理时显存占用的4倍。 不够准确，但是对于我们预估整体的占用是非常有帮助的，当然，如果使用了LORA等策略，显存确实会有波动。
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