[论文笔记] chatgpt DeepSpeed-chat 简介

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[论文笔记] chatgpt DeepSpeed-chat 简介。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat at master · microsoft/DeepSpeedExamples · GitHub

🐕 DeepSpeed-Chat:简单,快速和负担得起的RLHF训练的类chatgpt模型 🐕

一个快速、经济、可扩展和开放的系统框架,用于实现端到端的强化学习人类反馈(RLHF)训练体验,以在所有尺度上生成高质量的类chatgpt模型。

🚀什么是DeepSpeed聊天🚀

https://user-images.githubusercontent.com/124002815/230290966-a78ea171-ab65-4fcc-b91e-67c7c4403497.mp4

本着使chatgpt风格的模型及其功能民主化的精神,DeepSpeed很自豪地推出了一个通用的系统框架,为类似chatgpt的模型提供端到端的培训体验,名为DeepSpeed Chat。它可以自动采用您最喜欢的预训练大型语言模型,通过OpenAI InstructGPT风格的三个阶段来生成您自己的高质量chatgpt风格模型。DeepSpeed Chat使高质量chatgpt风格模型的培训变得简单,快速,经济实惠和可扩展。

只需点击一下,您就可以在1.36小时内在1个具有48GB内存的消费级NVIDI文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-431358.html

到了这里,关于[论文笔记] chatgpt DeepSpeed-chat 简介的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 类ChatGPT逐行代码解读(2/2):从零实现ChatLLaMA、ColossalChat、DeepSpeed Chat

    本文为《类ChatGPT逐行代码解读》系列的第二篇,上一篇是:从零实现Transformer、ChatGLM-6B:从位置编码/缩放点积注意力/多头注意力开始 本文模型的特点是都加了RLHF,对于这4个模型而言:TRL、ChatLLaMA、ColossalChat、DeepSpeed Chat 如果只关注两个 则可以更多关注下ColossalChat、DeepS

    2024年02月03日
    浏览(37)
  • DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍

    近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮。 这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳、编程、翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种

    2023年04月19日
    浏览(43)
  • LLaMA-Factory 8卡4090 deepspeed zero3 微调Qwen14B-chat

    环境安装 推荐使用docker,Ubuntu20.04 https://www.modelscope.cn/docs/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85 下载模型 在modelscope主页,找到模型 https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B-Chat/summary 可以使用如下脚本 微调 使用LLaMA-Factory, 下载下面仓库的代码, https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 在代码目录,

    2024年04月15日
    浏览(40)
  • 吴恩达ChatGPT《LangChain Chat with Your Data》笔记

    课程地址:https://learn.deeplearning.ai/langchain-chat-with-your-data/lesson/1/introduction 像ChatGPT这样的LLM可以回答很多类型的问题,但是如果仅仅依靠LLM,它只知道训练过的内容,而不知道其他内容,比如个人数据,互联网实时信息等。如果个人用户可以利用LLM与自己的文档进行对话,并

    2024年02月16日
    浏览(31)
  • 论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

    标题:Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 作者:Touvron H, Martin L, Stone K, et al. 日期:2023 期刊:arxiv preprint   文章训练并开源了模型Llama2系列模型。文章对Llama2做了大量的安全和有用性的微调,并进行了大量的数值试验,实验证明,Llama2-chat比其它被比较的开源的chat模型

    2024年02月12日
    浏览(25)
  • Llama 2 论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》阅读笔记

    继2023年2月开源Llama之后,2023年7月Meta又开源了模型参数从70 亿到 700 亿不等的Llama 2,并同时开源了针对对话场景优化的LLaMA2-CHAT。LLama2 论文描述了微调和提高LLM安全性的方法以及在模型开发过程中的一些的观察。 论文摘要翻译:在这项工作中,我们开发并开源了 Llama 2,这是

    2024年02月09日
    浏览(35)
  • 基于DeepSpeed训练ChatGPT

      最近微软发布了一个基于DeepSpeed的训练优化框架来完成ChatGPT类模型的训练,博主对其进行了研究并通过此博文分享相关技术细节。 1、开源仓库 :DeepSpeed-Chat 2、配置要求: ● cuda:11.0以上 ● torch:1.12.1+cu113 ● deepspeed:0.9.0 ● transformers:4.29.0.dev0 3、开源语料(Hugging

    2023年04月22日
    浏览(43)
  • LLMs:Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略

    LLMs:Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略 导读 :2023年07月31日,哈工大讯飞联合实验室,发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2,本项目基于Meta发布的可商用大模型 Llama-2 开发,是中文LLaMAAlpaca大模型的第二期项目,开源了中文LLaMA-2 基座模型 和Alpaca

    2024年02月08日
    浏览(41)
  • 论文笔记——chatgpt评估+

    论文是从 开放域和限定域 两个角度对chatGPT的**performance、可解释性、校准性(calibration)和可信性(faithfulness)**进行了评估(assessment)。(performance、explainability、calibration、faithfulness四个维度进行测评的) 以上评估是杂7个细粒度知识抽取任务中进行的。 四个维度: perfo

    2024年02月11日
    浏览(44)
  • Chatgpt论文笔记——MiNiGPT4解读

    代码地址:https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4 摘要写的就很简单了,标黄的是重点,可以看到这个方法很简单,就是拿了一个视觉的encoder(Blip-2)以及拿了一个文本的encoder(Vicuna),最后外加上一个projection层就构成了MiniGPT4,并且在训练的时候视觉和文本的encoder都是冻结参数

    2024年02月12日
    浏览(24)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包