从零开始大模型开发与微调：编码器的实现

已于 2024-07-13 13:35:25 修改
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分类专栏： 计算 AI大模型企业级应用开发实战 MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 文章标签： 计算科学 神经计算 深度学习 神经网络 大数据 人工智能 大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
于 2024-07-13 00:54:44 首次发布
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从零开始大模型开发与微调：编码器的实现

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：自然语言处理，大模型，Transformer架构，编码器模块，序列到序列学习

文章目录

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着人工智能在自然语言处理(NLP)领域的快速发展，对大规模预训练模型的需求日益增长。这些大型模型不仅需要具备广泛的语言理解能力，还需要能适应各种下游任务需求。传统上，针对特定任务训练的较小模型往往无法达到所需的泛化效果或性能上限。因此，近年来出现了大量用于大规模数据集上的预训练模型，如BERT、GPT、T5等系列，它们展示了惊人的性能，并且能够通过简单的微调快速适应新任务。

1.2 研究现状

当前，研究者们正致力于探索如何进一步提升大模型的效率、可扩展性和实用性。一方面，研究人员正在优化模型结构和参数

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大模型Transformer架构之编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
Androiddddd的博客
12-30 1979
Transformer编码器的作用是特征提取，而解码器的作用是特征重建像很多人一样，一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据；所以，今天我们就来深入了解一下Transformer的编码器。
绝对值编码器：从调研到开发
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02-03 6303
前言概述 最近因为工作需要，接触到了一个全新的领域就是编码器采样模块的开发，在接触以前或多或少接触了一些运动控制的知识，但是对于编码器本身的内容还是，一窍不通的。所以在这段开发过程中我将一些自己遇到的困难，有关于技术层面的，但是更多的还是，如何将一个我们用户使用的应用层体验转化为一个纯技术开发的这样一个过程，将这些的困难和解决过程记录下来。 对于一个完全陌生的领域，如何一步步地迈入到了解，深入研究和分析实际应用，最终将他们转化为一个开发者脑海中的蓝图与构思，最终付诸实现，这样一个完整的过程，总结其中的思路变
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python122_的博客
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从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM
2401_84208172的博客
08-10 869
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2401_85325397的博客
08-05 1348
大型模型是深度学习的核心，目前它在人工智能和自然语言处理（NLP）的研究与产业领域中占据着极其重要的地位。今天给大家带来一本以PyTorch 2.0作为研究和掌握大型模型的基础平台，并以ChatGLM为案例，深入浅出地阐述了大型模型的原理、算法、编程实现、实际应用以及调优技巧，旨在向读者揭开大型模型开发的神秘面纱的书籍——《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》。
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2401_85327249的博客
09-30 633
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。
【LLM大模型书】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （附PDF）
Everly_的博客
08-03 1044
今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍
【大模型书籍】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM
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【大模型书籍】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM（附PDF）
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本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。
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‌非线性建模不可替代性‌工业缺陷形态、市场动态、生物信号等复杂模式无法用线性方程描述310‌高维张量处理优势‌图像/点云/频谱等天然高维数据需张量结构存储，深度学习可分层提取非线性特征1112‌激活函数的核心作用‌ReLU/ GELU 等函数赋予模型分层次拟合复杂决策边界的能力38例如晶圆检测中，单个像素缺陷需联合周围100×100区域非线性特征（如纹理渐变、边缘突变）才能准确判定，此时CNN的多层非线性激活远优于线性分类器1011。
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医疗AI的发展轨迹已清晰显示：从辅助工具到临床伙伴的角色演进。随着多模态大模型、量子计算等技术的融入，我们正迈向**主动式健康风险防控**的新纪元。成功的关键在于建立**临床医生-AI工程师-患者**的协同创新生态，让技术创新真正服务于改善人类健康的终极目标。
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1.遇到的问题解决：2.掌握了如何从文本数据中提取词汇，并通过去除标点符号和停用词来减少噪音。还学会了如何使用jieba进行中文分词，并通过自定义词典来优化分词结果。可能因为torchtext与电脑配置冲突，一直无法运行到最后一步，就差一点点。。。
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4.假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。造成这一现象的可能原因是什么？A、第一隐藏层对应D，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应A。B、第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应C，第三隐藏层对应B，第四隐藏层对应D。C、第一隐藏层对应A，第二隐藏层对应B，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应D。D、第一隐藏层对应B，第二隐藏层对应D，第三隐藏层对应C，第四隐藏层对应A。
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