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[論文筆記] chatgpt系列 2.1 DeepSpeed-chat 簡介

2年前作者：心心喵分類：Toy博客閱讀(16)違法舉報(bào)

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

?? DeepSpeed-Chat:簡單，快速和負(fù)擔(dān)得起的RLHF訓(xùn)練的類chatgpt模型 ??

一個(gè)快速、經(jīng)濟(jì)、可擴(kuò)展和開放的系統(tǒng)框架，用于實(shí)現(xiàn)端到端的強(qiáng)化學(xué)習(xí)人類反饋(RLHF)訓(xùn)練體驗(yàn)，以在所有尺度上生成高質(zhì)量的類chatgpt模型。

??什么是DeepSpeed聊天??

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

本著使chatgpt風(fēng)格的模型及其功能民主化的精神，DeepSpeed很自豪地推出了一個(gè)通用的系統(tǒng)框架，為類似chatgpt的模型提供端到端的培訓(xùn)體驗(yàn)，名為DeepSpeed Chat。它可以自動(dòng)采用您最喜歡的預(yù)訓(xùn)練大型語言模型，通過OpenAI InstructGPT風(fēng)格的三個(gè)階段來生成您自己的高質(zhì)量chatgpt風(fēng)格模型。DeepSpeed Chat使高質(zhì)量chatgpt風(fēng)格模型的培訓(xùn)變得簡單，快速，經(jīng)濟(jì)實(shí)惠和可擴(kuò)展。

只需點(diǎn)擊一下，您就可以在1.36小時(shí)內(nèi)在1個(gè)具有48GB內(nèi)存的消費(fèi)級(jí)NVIDI文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-483983.html

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DeepSpeed Chat: 一鍵式RLHF訓(xùn)練，讓你的類ChatGPT千億大模型提速省錢15倍
近日來，ChatGPT及類似模型引發(fā)了人工智能（AI）領(lǐng)域的一場風(fēng)潮。這場風(fēng)潮對(duì)數(shù)字世界產(chǎn)生了革命性影響。ChatGPT類模型具有驚人的泛用性，能夠執(zhí)行歸納、編程、翻譯等任務(wù)，其結(jié)果與人類專家相當(dāng)甚至更優(yōu)。為了使ChatGPT等模型的訓(xùn)練和部署更輕松，AI 開源社區(qū)進(jìn)行了各種
2023年04月19日
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AI：DeepSpeed Chat(一款幫用戶訓(xùn)練自己模型的工具且簡單/低成本/快 RLHF 訓(xùn)練類ChatGPT高質(zhì)量大模型)的簡介、安裝、使用方法之詳細(xì)攻略
AI：DeepSpeed Chat(一款幫用戶訓(xùn)練自己模型的工具且簡單/低成本/快 RLHF 訓(xùn)練類ChatGPT高質(zhì)量大模型)的簡介、安裝、使用方法之詳細(xì)攻略目錄 DeepSpeed Chat的簡介 DeepSpeed-Chat的產(chǎn)生背景 DeepSpeed-Chat的簡介 DeepSpeed-Chat的三大功能 DeepSpeed-RLHF 系統(tǒng)三大優(yōu)勢(shì) DeepSpeed Chat的安裝和使用方法
2023年04月22日
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[論文筆記] chatgpt系列 1.1 PPO算法(Proximal Policy Optimization)
Proximal Policy Optimization (PPO) ????????避免較多的策略更新。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，訓(xùn)練期間較小的策略更新更有可能收斂到最優(yōu)解決方案。在策略更新中，太大的一步可能會(huì)導(dǎo)致“掉下懸崖”(得到一個(gè)糟糕的策略)，并且有很長時(shí)間甚至沒有可能恢復(fù)。 ????????所以在PPO中，我們
2024年02月03日
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LLaMA-Factory 8卡4090 deepspeed zero3 微調(diào)Qwen14B-chat
環(huán)境安裝推薦使用docker，Ubuntu20.04 https://www.modelscope.cn/docs/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85 下載模型在modelscope主頁，找到模型 https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B-Chat/summary 可以使用如下腳本微調(diào) 使用LLaMA-Factory，下載下面?zhèn)}庫的代碼， https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 在代碼目錄，
2024年04月15日
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吳恩達(dá)ChatGPT《LangChain Chat with Your Data》筆記
課程地址：https://learn.deeplearning.ai/langchain-chat-with-your-data/lesson/1/introduction 像ChatGPT這樣的LLM可以回答很多類型的問題，但是如果僅僅依靠LLM，它只知道訓(xùn)練過的內(nèi)容，而不知道其他內(nèi)容，比如個(gè)人數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息等。如果個(gè)人用戶可以利用LLM與自己的文檔進(jìn)行對(duì)話，并
2024年02月16日
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論文筆記--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
標(biāo)題：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 ??文章訓(xùn)練并開源了模型Llama2系列模型。文章對(duì)Llama2做了大量的安全和有用性的微調(diào)，并進(jìn)行了大量的數(shù)值試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)證明，Llama2-chat比其它被比較的開源的chat模型
2024年02月12日
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Llama 2 論文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》閱讀筆記
繼2023年2月開源Llama之后，2023年7月Meta又開源了模型參數(shù)從70 億到 700 億不等的Llama 2，并同時(shí)開源了針對(duì)對(duì)話場景優(yōu)化的LLaMA2-CHAT。LLama2 論文描述了微調(diào)和提高LLM安全性的方法以及在模型開發(fā)過程中的一些的觀察。論文摘要翻譯：在這項(xiàng)工作中，我們開發(fā)并開源了 Llama 2，這是
2024年02月09日
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基于DeepSpeed訓(xùn)練ChatGPT
??最近微軟發(fā)布了一個(gè)基于DeepSpeed的訓(xùn)練優(yōu)化框架來完成ChatGPT類模型的訓(xùn)練，博主對(duì)其進(jìn)行了研究并通過此博文分享相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)。 1、開源倉庫：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、開源語料（Hugging
2023年04月22日
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論文筆記——chatgpt評(píng)估+
論文是從開放域和限定域兩個(gè)角度對(duì)chatGPT的**performance、可解釋性、校準(zhǔn)性（calibration）和可信性（faithfulness）**進(jìn)行了評(píng)估（assessment）。（performance、explainability、calibration、faithfulness四個(gè)維度進(jìn)行測(cè)評(píng)的）以上評(píng)估是雜7個(gè)細(xì)粒度知識(shí)抽取任務(wù)中進(jìn)行的。四個(gè)維度： perfo
2024年02月11日
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【論文筆記】DeepLab系列
【深度學(xué)習(xí)】總目錄 DeepLab系列是谷歌團(tuán)隊(duì)提出的一系列語義分割算法。DeepLab v1于2014年推出，隨后2017到2018年又相繼推出了DeepLab v2，DeepLab v3以及DeepLab v3+。 DeepLab v1《 Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs 》兩個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)是空洞卷積（Atros Convolution）和
2024年02月05日
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