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sft最新娱乐体验_sft训练(2024年11月深度解析)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：话题更新日期：2024-11-27

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𐟧 算法岗面试必备知识清单 𐟓š 𐟌 深度学习基础层归一化（LN）和批量归一化（BN）的原理和区别交叉熵的数学推导交叉熵的代码手写实现 Sigmoid函数的代码手写多头注意力机制的手动实现 ReLU为什么能缓解梯度消失 Adam优化器的原理 AUC的计算方法 Python装饰器的作用 KL散度 Softmax公式如何缓解梯度消失和梯度爆炸非极大值抑制（NMS）的手动实现 L1和L2正则的区别 BN中可学习参数的获取方法如何缓解过拟合介绍dropout 𐟓š 多模态/NLP算法介绍dpo算法原理 GPT和BERT的结构和参数量 Flash Attention原理 BERT预训练任务和embedding FP16量化训练的策略 QFormer原理了解位置编码及原理 CLIP原理 BLIP2架构 SFT、LORA和Pretrain的区别 LLAVA和LLAMA的区别手撕BCE和InfoNCE损失什么是大模型幻觉混合精度训练是什么很多大模型decoder-only的原因手撕RMSNorm Deepspeed原理及使用 PEFT微调介绍介绍RAG 𐟎蠁IGC生成式 VIT和DIT的原理 DDPM/DDIM的原理和区别 AE、VAE、VQ-VAE的原理与区别 U-net网络设计思路如何保证长视频一致性如何保证背景一致性 Cross Attention的用法 SVD原理

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大语言模型揭秘𐟔 𐟓š 本书为对大语言模型感兴趣的读者提供了一个全面的入门指南，涵盖了大模型研究的各个方面，避免了对没有广泛共识的观点和结论的讨论。 𐟔 本书主要围绕大语言模型构建的四个关键阶段进行详细介绍：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都详细阐述了使用的算法、数据、难点以及实践经验。 𐟓– 本书内容包括： Transformer和GPT基础 LLaMA基础训练数据介绍与分析分布式训练代码详解 SFT部分（prompt、LoRA、deepspeech等）强化学习（RLHF等）大语言模型应用大语言模型评估 𐟒ᠩ€š过这些内容，读者可以全面了解大语言模型的研究方法和应用领域，为进一步探索和实际应用提供参考。

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

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大模型时代：这些方向让你脱颖而出！在大模型时代，想要在就业市场上脱颖而出，以下是一些关键的发展方向和建议：基础能力 𐟛 ️ 掌握prompt工程和agents调用，熟悉各种框架，如autogpt。这些是基础能力，无论是开发还是算法研究都非常重要。算法能力 𐟧 掌握RAG（Retrieval Augmented Generation）和多模态技术，包括图像多模态和语音多模态。此外，了解基模训练（base model training）和SFT（Supervised Fine-Tuning）等技术也非常重要。就业建议 𐟒𜊥﹤𚎦™š的硕士毕业生，我不建议将图像生成和视频生成作为研究方向。这些技术在未来几年内难以落地，因为它们的不确定性和不可控性较高，更适合娱乐而非实际应用。总的来说，掌握大模型的基础能力和算法能力是关键，这将有助于你在就业市场上获得更多的机会和优势。

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