chatgpt继续训练今晚继续训练

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本文目录一览：

1、chatgpt是什么?
2、大模型训练技术笔记总结
3、呆滞库存增加,美光和三星投建新工厂,ChatGPT促进存储芯片库存消化_百度...

chatgpt是什么?

1、ChatGPT，全称是“ChatGenerativePre-trainedTransformer”，可直译为“作交谈用的生成式预先训练变换器”。它是美国公司OpenAI研发的聊天机器人程序，能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。

2、chatgpt是OpenAl研开发的一个大型预训练语言模型，OpenAl是一个研发机构，于2015年由硅谷投资者山姆·阿尔特曼和亿万富翁埃隆·马斯克作为非营利机构成立，并吸引了包括风险资本家皮特·蒂尔（Peter Thiel)在内的其他几个人的投资。2019年，该集团创建了一个相关的营利性实体，以接纳外部投资。

3、ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

4、ChatGPT是一种自然语言处理模型，它是基于GPT-2模型开发的。GPT是“Generative Pre-trained Transformer”的缩写，是一个由OpenAI开发的人工智能语言模型。它是一种基于深度学习的人工神经网络，用于文本生成和自然语言处理。GPT-2是GPT的第二个版本，是一个由175亿个参数构成的超大型深度学习模型。

5、ChatGPT是一种基于大规模预训练语言模型（Large Language Model，LLM）的聊天机器人，由OpenAI公司开发。它在GPT-3的基础上，引入了人类反馈强化学习（RLHF）方法，以提高模型的一致性和可靠性。ChatGPT的主要功能是进行智能对话，能够与用户进行自然语言交互，回答用户的问题、提供建议和解决问题。

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大模型训练技术笔记总结

大模型训练的存储挑战通过技术手段解决，包括激活checkpointing、混合精度训练、模型稀疏性等。checkpointing选择性丢弃中间激活值，便于反向传播。混合精度训练采用16位浮点数减少存储需求。ZeRO优化模型状态存储。模型稀疏性设计如Mixture-of-Expert（MOE）通过gating network决定权重，实现模型参数的高效分配。

推荐使用conda构建和管理环境，尤其是处理CUDA安装问题。硬件基础大模型推理时显存增长大，因为长序列和逐个预测需要大量缓存。模型文件大小和显存需求：fp16模型大约占用2n G，而全精度训练则更大。GPU性能对比：7B模型在CPU上的推理速度远低于GPU，如A6000与AMD 8核的10：1差距。

Prefix Tuning方法为预训练模型添加定长前缀向量，与输入文本拼接，优化特定长度的前缀向量参数，引导模型在不同任务上产生合适结果。在训练过程中，将前缀添加到GPT的decoder-only中，放在句首，或在BERT的encoder-decoder中，同时加载编码器和解码器开头。

代码首先定义了输入维度`input_dim`和输出维度`output_dim`，通常对应于预训练模型的隐藏层大小和层的输出大小。接着创建了两个可训练的张量参数`W_A`和`W_B`，分别用于表示LoRA权重A和权重B，形状分别为`input_dim x rank`和`rank x output_dim`。