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如何训练你自己的大语言模型?——来自Replit一线工程师的亲身经验

如何训练你自己的大语言模型?——来自Replit一线工程师的亲身经验

本文是Replit工程师发表的训练自己的大语言模型的过程的经验和步骤总结。Replit是一家IDE提供商,它们训练LLM的主要目的是解决编程过程的问题。Replit在训练自己的大语言模型时候使用了Databricks、Hugging Face和MosaicML等提供的技术栈。这篇文章提供的都是一线的实际经验,适合ML/AI架构师以及算法工程师学习。

2023/04/24 22:35:152,684
Unifying Language Learning Paradigms——谷歌的一个模型打天下

Unifying Language Learning Paradigms——谷歌的一个模型打天下

如今,自然语言处理的预训练模型被广泛运用在各个领域。各大企业和组织都在追求各种大型的预训练模型。但是当你问我们应该使用哪一个预训练模型来解决问题的时候,通常没有统一的答案,一般来说它取决于下游的任务,也就是说需要根据任务类型来选择模型。 而谷歌认为这不是一个正确的方向,因此,本周,谷歌提出了一个新的NLP预训练模型框架——Unifying Language Learning Paradigms(简称UL2)来尝试使用一个模型解决多种任务。

2022/05/12 22:50:302,697
定位

定位

2018/10/19 22:15:362,716
阿里正式开源Qwen3.6-27B:代码智能体能力上超越全面超越前代旗舰版本之  Qwen3.5-397B-A17B

阿里正式开源Qwen3.6-27B:代码智能体能力上超越全面超越前代旗舰版本之 Qwen3.5-397B-A17B

Qwen3.6-27B 于2026年4月22日发布,是首个在全主要代码智能体评测上超越 Qwen3.5-397B-A17B 的开源稠密27B模型。SWE-bench Verified 77.2、Terminal Bench 2.0 59.3、SkillsBench 48.2(前代30.0)、AIME 2026 94.1(全球第4)。本文结合 DataLearner 评测数据与官方基准,分析其实质进展与能力边界。

2026/04/22 22:59:332,724
Python入门的基本概念之包管理——pip与conda的简介对比

Python入门的基本概念之包管理——pip与conda的简介对比

对于刚接触使用Python的同学来说,Python强大的生态与优秀的开源工具应该印象十分深刻。同时对于一些已经在使用Python解决问题的童鞋来说,使用pip来安装一些别人提供的工具应该已经熟悉了。当然,也有一些同学应该也听说可以使用conda来安装一些第三方的开源包。那么,python的包管理工具pip是一个什么样的东西?conda作为一个替代者或者补充,与pip有什么区别,二者分布适合什么情况下使用呢?本文将根据我的个人经验与观点为大家做一个简单的说明。

2021/11/13 15:18:082,763
如何微调大语言模型?吴恩达联合LaminiAI最新一个小时短课教会大模型微调!这次是面向中级水平人员~

如何微调大语言模型?吴恩达联合LaminiAI最新一个小时短课教会大模型微调!这次是面向中级水平人员~

当谈及人工智能的巨大进步,大模型的崛起无疑是其中的一个重要里程碑。这些大模型,如GPT-3,已经展现出令人惊叹的语言生成和理解能力,但是为了让它们在特定任务上发挥最佳性能,大模型微调(Fine-tuning)是一种非常优秀的方法。微调是一种将预训练的大型模型进一步优化,以适应特定任务或领域的过程。但微调并不是很简单,今天吴恩达联合Lamini推出了全新的大模型微调短课《Finetuning Large Language Models》。

2023/08/24 16:35:112,771
GPT-4在11月份以来变懒的原因可能已经找到:大模型可能会在节假日期间变得不愿意干活,工作日期间却更加高效

GPT-4在11月份以来变懒的原因可能已经找到:大模型可能会在节假日期间变得不愿意干活,工作日期间却更加高效

最近一段时间,很多人普遍反映GPT-4变得懒散和愚笨,很多此前可以回答的问题在最近一段时间都无法回答,或者回答比较简单。为此,OpenAI官方也在前几天发布信息说的确收到了这样的信息,但是模型并没有在最近一个多月更新过,所以他们也在好奇是什么原因。而今天的一些测试表明,GPT-4模型会像人一样在不同的时间段有不同的效率。

2023/12/12 13:38:462,776
内容生成方向的人工智能企业

内容生成方向的人工智能企业

文本生成的主要目的是基于报表和分析生成总结性的文字以辅助商业决策,也就是NLG(Natural Language Generation)。主要的方向包括:基于图表生成洞察报告、基于数据与图表支持问答系统等。本文介绍文字生成的方案提供商。

2021/11/22 23:06:012,801