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;;;主编单位:
北京金融信息化研究所;国泰君安证券股份有限公司
华泰证券股份有限公司;;;;;手段。比如自然语言处理训练数据的预处理手段一般包括:质量
过滤,过滤重复数据、低质量数据、虚假内容、不合规内容等;
数据去重,重复数据可能会降低大模型的多样性,导致训练过程
不稳定,从而影响模型性能,一般可在句子级、文档级和数据集
级等不同颗粒度上进行数据去重处理;隐私脱敏,对于包含个人
敏感信息的数据进行脱敏处理,如身份证号码、电话号码等,包
括但不限于匿名化、泛化等手段;数据去毒,消除带有种族/性
别偏见、社会文化偏见、宗教文化偏见的数据,以及低俗、粗鄙
和带有攻击性的数据等;数据降维,其目标是在保留基本信息的
同时减少数据集的复杂性,从而提高训练效率,一般可通过减少
特征维度或样本大小来实现;数据增强,通过人工创建对现有数
据的变更来增加数据量和多样性,特别是在数据量有限的情况下,
通过数据增强可以提高模型的准确性、泛化能力和鲁棒性,也可
以应对数据类别不平衡等问题。完成数据预处理后,可以将数据
通过分词等手段,转换为适用于大模型训练的表达形式,形成高
质量语料。此外,在模型推理过程中,也可以通过整合外部的领
域知识库或专业数据库,为模型提供额外的背景知识和参考数据,
尤其是快速且不断地更新信息,从而提高模型的准确性和鲁棒性。
2.模型算法;;上,以便同时完成计算,更有效地利用计算资源,减少训练所需
时间。微调的主要目的是在预训练模型的基础上,通过有监督微
调、强化学习等方式,进一步提升模型在下游任务中的表现,使
得模型输出更符合人类期望。有监督微调,又称为指令微调,通
过使用有标注的特定任务数据对预训练模型进行微调,从而使得
模型具备遵循指令的能力。早期的微调算法会涉及到预训练模型
的全量参数更新,计算成本较高,目前已提出了多种参数高效微
调任务的方法以节约计算成本,如LoRA、Adapter、P-tuning等。
强化学习技术是基于人类反馈,进一步调整模型的行为。其数据
集一般由经过人工评估的反馈数据构建,这些数据反??了模型的
输出与期望输出之间的差异,基于Q-learning、深度Q网络或
近端策略优化等强化学习算法进行训练。;蒸馏是一种训练小型模型以模仿大型模型行为的方法,保留了大
型模型主要功能的同时降低了计算和存储需求,但通常需要一个
预先训练好的大型模型,且性能上会有一定损失。剪枝是一种去
除模型中不重要或冗余参数的方法,一般可以在不显著影响模型
性能的情况下减小模型的大小和计算需求,但需要确定哪些参数
是不重要或冗余的,以选择合适的剪枝策略。量化是一种减少模
型参数和运算中数字精度以降低模型的存储需求和计算复杂度
的技术,可适用于多种模型和任务,并显著减少存储和计算需求,
但可能会造成一定程度的精度损失,且有时需要特定的硬件支持。
模型加速主要研究加速模型的训练和推理过程,伴随模型参
数增长,正逐渐成为研究热点。训练环节,针对计算量、通信、
内存可以进行一系列优化,例如使用梯度累积或梯度压缩可以优
化通信策略、使用半精度浮点数可以节省内存等。推理环节,优
化手段包括使用GPU、TPU和ASIC等芯片的专用硬件加速器加速
计算过程、使用并行化和分布式推理提高推理吞吐量并减少推理
时间、使用缓存和预取策略降低内存访问延迟、在边缘设备上进
行推理减少与服务器端的通信延迟、结合模型压缩技术加速推理
过程等。现阶段AI应用中,大量的算法、模型、开发框架、软
件等开发都基于通用加速卡架构,在考虑硬件算力的基础上,要
结合加速芯片软件栈及开发工具链等配套的软件生态能力。
5.模型评测;的角色。大模型具有更强大的泛化能力,可以处理多种任务,但
大模型的输出可能存在不真实、不准确、不专业等问题,因此在
大模型上线或升级时,有必要对其进行较为全面、充分的评测,
帮助模型迭代优化。;性。管理方面,使用身份和访问管理工具可以控制资源的访问权
限,运用数据管理工具跟踪数据集的变化。调试方面,使用可视
化工具和日志记录有助于监测模型运行时的详细信息,这对于诊
断问题和优化性能至关重要。维护方面,要制定明确的更新策略
以适应新数据和业务需求,同时要建立回退机制,确保出现问题
时能够快速回退到稳定版本。监控方面,通常包括性能监控和异
常检测,基于实时跟踪和警报设置,确保模型的可靠运行。
7.安全可信;脱敏等;模型开发阶段,引入对齐技术等让大模型的输出更符合
人类价值观;模型上线前,需对大模型的安全可靠水平进行充分
评测,如红队对抗测试等;大模型对客提供服务时,可以引入安
全围栏技术,既能帮助大模型拦截外界的恶意提问,又能对生成
内容进行风险过滤和拦截;此外,模型运营过程中,还需要建立
持续的监控和定期审核机制,以
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