[书生·浦语大模型实战营]——书生·浦语大模型全链路开源体系

2024-01-09 10:39:30

大模型成为发展通用人工智能的重要途径

在这里插入图片描述

书生·浦语大模型开源历程

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

书生·浦语模型性能

在这里插入图片描述

从模型到应用

应用例子:智能客服/个人助手/行业应用
实现流程:
在这里插入图片描述
开源开放体系:
在这里插入图片描述

1.数据——书生·万卷

在这里插入图片描述
价值观对齐这个挺有意思嗷!
在这里插入图片描述

2.预训练工具

在这里插入图片描述

3.微调

大语言模型的下游应用中,增量续训和有监督微调是经常会用到的两种方式
(1)增量续训
使用场景:让基座模型学习到一些新知识,如某个垂类领域知识(垂类领域表示某个行业的某一部分,细分产业)
训练数据:文章、数据、代码等
(2)有监督微调
使用场景:让模型学会理解和遵循各种指令,或者注入少量领域知识
训练数据:高质量的对话、问答数据
在这里插入图片描述

4.评测

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.部署

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.应用

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_41776136/article/details/135375060
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。