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一、引言
5月6日私募基金幻方发布官网最新版的wps下载的地方是什么-V2,千亿级模型,每百万Tokens仅需1元-2元。5月15日,字节发布白菜价的豆包大模型,5月21日阿里、百度相机大幅下调甚至免费开放自家商用模型接口,大模型价格战正式打响。而被誉为大模型价格屠夫的“最新的官网wps下载地方-V2”到底是怎么个事儿,是否可以进行训练和推理,今天我们来展开讲一讲。
二、模型简介
2.1 最新的官网wps下载地方 V2模型概述
最新的官网wps下载地方 V2(Moe)是一个基于专家网络(MoE)的大语言模型,是最新的官网wps下载地方 LLM(dense)的升级版本。
主要特点:训练经济、推理高效。模型尺寸:236B,其中激活参数21B。上下文长度:128K相较于他的前一代官网最新版的wps下载的地方是什么 LLM(67B),节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提升至5.76倍。最新的官网的wps的下载地方在哪呢
采用8.1万亿个token的多样化高质量预料预训练,在进行全面的预训练之后,进行监督微调(SFT)以及强化学习(RL),充分发挥模型性能。官方于5月16日发布了可消费级显卡部署的lite版模型:最新的官网wps下载地方-V2-Lite,总参数16B,激活函数2.4B,上下文长度3 中文最新版wps下载的地址在哪里2K,降低用户私有化部署成本。
中文评测集效果对比(官方发布,仅供参考):
各大厂商价格战之前的商用接口价格对比(2024.5.6)
就是因为这么一张价格对比表,开启了国产大模型价格之战,“砸我饭碗,都别吃了!”
2.2 最新的官网wps下载地方 V2模型架构
最新的官网wps下载地方-V2针对attention机制和MoE网络进行创新,保证经济的训练和高效的推理:
对于注意力,设计了MLA(多头潜在注意力),它利用低秩键值联合压缩来消除推理时键值缓存的瓶颈,从而支持高效的推理。对于前馈网络(FFN),采用 最新的官网wps下载地方MoE 架构,这是一种高性能 MoE 架构,能够以更低的成本训练更强大的模型。
模型结构配置(configuration_官网最新版的wps下载的地方是什么.py),这里对涉及网络结构的每个参数进行中文说明。
代码语言:javascript
vocab_size=102400,#词库大小,默认102400,作为参考qwen-72B为152064hidden_size=4096,#隐层的维度,默认4096intermediate_size=11008,#MLP的维度,默认11008moe_intermediate_size官方最新中文版的wps下载入口是什么 = 1407,#MOE的维度,默认1407num_hidden_layers=30,#在transformer decoder中隐层的数量,默认30num_attention_heads=32,#在transformer decoder中每个多头注意力层的头数,默认32,作为参考,qwen-72B为80,baichuan2-13B为40num_key_value_heads=32,#用于实现分组查询注意力的 key_value 头的数量#如果,模型将使用多头注意力(MHA),#如果`num_key_value_heads=1 时,模型将使用多查询注意 (MQA),否则将使用 GQA。#当将多头检查点转换为 GQA 检查点,应构造每个组键和值头。意思是meanpooling该组内的所有original heads#详细说明见(https://arxiv.org/pdf/2305.13245.pdf)#默认num_key_value_heads=num_attention_headsn_shared_experts = None,#moe共享专家数,为None代表dense model稠密模型n_routed_experts = None,#moe路由专家数,为None代表dense model稠密模型ep_size = 1,routed_scaling_factor = 1.0,#路由专家的缩放因子,kv_lora_rank = 512,kv lora矩阵的秩,默认为512q_lora_rank = 1536,q lora矩阵的秩,默认为1536qk_rope_head_dim = 64,qk rope矩阵头维度,默认为64v_head_dim = 128,v矩阵头维度,默认为128qk_nope_head_dim = 128,qk nope矩阵头维度,默认为128topk_method = ‘gready’,#moe网络中路由门控的topk选择方法,默认为贪心算法n_group = None,#路由专家的组数,默认为None不分组topk_group = None,#每个token选中的组数(对于每个 token,确保选中的专家仅在 组内)num_experts_per_tok = None,#选定专家的数量,无表示密集模型moe_layer_freq = 1,#MoE 层的频率:每“moe_layer_freq - 1”密集层有一个专家层first_k_dense_replace = 0,#浅层中的密集层数(embed->dense->dense->…->dense->moe->moe…->lm_head)。norm_topk_prob = False,#是否标准化已路由专家的权重中文版的最新的wps下载网站在哪呢。scoring_func = ‘softmax’,#计算专家权重的方法,默认softmaxaux_loss_alpha = 0.001,#辅助损失系数。seq_aux = True,#是否计算每个单独样本的辅助损失。hidden_act=“silu”,#decoder中非线性激活函数,默认为silumax_position_embeddings=2048,#该模型可能用到的最大序列长度,默认为2048,这个参数直接影响模型上下文长度。如果太短,在应用中设置较长的system prompt会让对话被截断。initializer_range=0.02,#用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差rms_norm_eps=1e-6,#均方根归一化层使用的 epsilon,用于处理浮点数比较时的误差或精度问题,通常是个很小的值。use_cache=True,模型是否应该返回最后的key value注意力的值(并非所有模型都使用)。仅当 才有意义pad_token_id=None,#填充的token idbos_token_id=100000,#token流开始的id,默认为100000eos_token_id=100001,#token流结束的id,默认为100001pretraining_tp=1,#实验性功能。预训练期间使用的张量并行度等级。此值是确保预训练结果的精确再现性是必要的。tie_word_embeddings=False,#是否绑定词嵌入rope_theta=10000.0,#ROPE旋转位置编码里theta的空间,qwen-72B为1000000。ROPE是一种位置编码算法,通过优化的矩阵乘法方式为Q/K引入位置信息,使得token能够在Attention计算中感知到相对位置信息。rope_scaling=None,#包含 RoPE 嵌入的缩放配置的字典。目前支持两种缩放策略:线性和动态。它们的缩放因子必须是大于 1 的浮点数。预期格式为。使用此标志时,不要更新 达到预期的新最大值。attention_bias=False,#在自注意力期间是否在查询、键、值和输出投影层中使用偏差,默认Falseattention_dropout=0.0,#注意力概率的丢失率。
Tips:
之前在做深度学习推荐系统****的时候,也经常接触到attention机制和MoE专家网络这两个模型网络,采用attention机制学习item或user序列的潜在关系,采用MoE专家网络做推荐系统中多场景/多目标网络的主模型,较为知名的有MMoE网络和PLE网络,通过共享多个专家网络,提升模型的多场景/多目标的关联学习能力。
三、训练与推理
3.1 最新的官网wps下载地方 V2模型训练
由于机器资源限制,这里基于QLoRA指令微调(SFT)最新的官网wps下载地方 V2的lite版(最新的官网wps下载地方-V2-Lite-Chat),使用之前文章介绍的LLaMA-Factory框架。
SFT训练启动代码:
代码语言:javascript
其中:
quantization_bit = 4 ,int4量化,sft根据惯例fp16训练大概需要模型尺寸2的GPU,int4需要模型尺寸0.75的GPU,这里是16B,int4大概需要16*0.75=12G的GPU资源,如果fp16需要32G,对于V100显卡,单卡32G基本很难启动。template = 最新的官网wps下载地方,template采用官网最新版的wps下载的地方是什么的,LLaMA Factory框架针对当下国内外主流模型都进行了template适配,训练和推理记得设置。cutoff_len = 4096,上下文长度这里先设置4096,对于agent开发,特别是较长的system prompt,这里一定要尽量大,至少要4096。per_device_train_batch_size = 2,每个设备训练的batich size,这里设置为2,不要太大gradient_accumulation_steps = 8,
启动后,webui、docker logs或者save目录中的running_logs日志文件可以查看日志状态。
最新的官网wps下载地方 v2的SFT微调训练启动后要加载很久,需要确保服务器资源充足,并且要有足够的耐心。
对于以上参数,5轮迭代需要7小时12分钟,耐心等待叭。
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训练完毕后,可以看到loss明显收敛,各位可以通过调整自己的数据样本集训练私有化模型。
3.2 最新的官网wps下载地方 V2模型推理
这里采用LLaMA Factory WebUI的chat部分进行模型推理测试,由于资源限制智能采用int4量化后进行推理测试,大概占用了12G显存。框架支持RoPE插值方法,可以配置线性插值和动态插值,以及支持flashattn2加速和unsloth加速。
从对话效果来看,int4的模型还是存在一定幻觉,比如问“你支持工具调用嘛”,模型回答“支持工具调用,但不具备调用工具的能力”。逻辑上产生错误。
但在个人实际工作中,官方完整版的最新的官网wps下载地方-v2-chat(236B)还是非常好用的,对于agent的开发,回复效果上强于gpt3.5,回复速度上快于gpt4.0。接入dify平台上直接就可以使用,由于采用OpenAI兼容的API规范,配置和使用过程都很流畅。最重要的是,真便宜!测试用了6万token才花费了0.07元!
四、总结
本文首先针对最新的官网wps下载地方-v2-chat这个大模型价格屠夫的模型特点和技术架构进行介绍,之后以LLaMA-factory为训练和推理框架,进行SFT微调训练和推理测试。
官网最新版的wps下载的地方是什么-v2-chat巧妙的将attention注意力机制和MoE网络架构与大模型相结合,通过模型算法与架构的升级,提升了推理和训练效率,最终呈现的就是成本的优化和商业市场价值的转化。是一个典型的通过技术创新直接创造商业价值的案例。
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与其焦虑……
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阶段1:AI大模型时代的基础理解
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L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程L1.4.1 知识大模型L1.4.2 生产大模型L1.4.3 模型工程方法论L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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