ChatGPT引爆AI ChatGPT引爆搜索引擎大战

本文目录一览：

• 1、使用Colossal-AI云平台精调私有GPT
• 2、人工智能有哪些应用领域?
• 3、AI大模型标注:你看不上的数据标注正在成为高薪工作

使用Colossal-AI云平台精调私有GPT

Colossal-AI云平台 Colossal-AI云平台是一个专业级深度学习训练平台，提供强大的计算能力与模型加速支持，显著降低训练成本，是大型模型训练的理想选择。Colossal-AI平台优势 在本教程中，我们将指导您如何使用Colossal-AI平台微调行业特定的大型语言模型（LLM）。

Colossal-AI是一个深度学习系统，旨在支持大规模模型的高性能分布式训练，基于PyTorch开发。它支持多种分布式加速方式，如张量并行、流水线并行、零冗余数据并行和异构计算。通过GitHub开源，Colossal-AI已多次登上GitHub Trending榜单。Colossal-AI适用于复杂模型的分布式训练，如BERT、GPT和ViT等。

显存优化方面，Colossal-AI集成了多维并行、ZeRO冗余内存消除、CPU offload、Gradient Checkpoint、自动混合精度（AMP）等前沿技术，帮助用户避免显存瓶颈，降低硬件需求。Colossal-AI的接口设计与PyTorch风格保持一致，降低了学习和使用的成本。开发者仅需少量修改即可将项目与Colossal-AI结合，实现大规模并行。

在使用8卡训练/微调LLaMA2-7B时，Colossal-AI能达到约54%的硬件利用率（MFU），处于业界领先水平。而对于预训练任务，以使用512张A100 40GB预训练LLaMA2-70B为例，DeepSpeed ZeRO3策略因显存不足而无法启动，仅能通过速度衰减较大的ZeRO3-offload策略启动。

DeepspeedChat旨在简化100B级别模型的强化学习过程，但Lora功能不完善。ColossalAI-Chat则在代码逻辑上友好，但框架本身不够完善。在我们的实践过程中，我们采用Accelerate+deepspeed的基本框架，并使用PEFT的Lora减少显存占用。

人工智能有哪些应用领域?

人工智能的应用范围非常广泛，包括但不限于以下领域：自然语言处理：如语音识别、机器翻译、情感分析等。计算机视觉：如人脸识别、物体检测、图像识别等。机器学习与数据挖掘：如分类、聚类、推荐系统等。机器人技术：如工业机器人、服务机器人等。自动驾驶技术：如自动驾驶汽车、智能交通系统等。

人工智能的主要应用领域包括： 强化学习； 生成模型； 内存网络； 数据学习； 模拟环境； 医疗技术； 教育； 物流管理。 强化学习领域：这一领域的人工智能通过实验和错误学习，类似于人类学习新技能的过程。在强化学习中，参与者采取行动，根据环境的反馈来最大化结果。

自动驾驶：人工智能可以用于自动驾驶汽车、无人机等交通工具的控制系统。例如，特斯拉的自动驾驶技术可以通过车辆上的传感器和计算机视觉技术，实现自主导航和驾驶。智能客服：人工智能可以用于客服领域，自动回答客户的问题和解决常见问题。

AI大模型标注:你看不上的数据标注正在成为高薪工作

OpenAI公司在全球大模型领域处于领先地位，他们在数据标注上也有一套独特的方法。他们的数据标注方式是先进行预训练模型的制作，然后通过强化学习和人工反馈来调优，即RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）。

数据标注行业的未来充满了机遇和挑战。随着人工智能和机器学习的广泛应用，数据标注的需求将会持续增长。然而，随着行业的发展，对数据标注的质量和精度要求也将不断提高，这将给中小型数据服务供应商带来更大的压力。他们需要提高自身的技术实力、精细化管理能力、流程把控能力等，以适应市场的变化和需求。

严格意义上讲，数据标注可以看作是一个工厂性质的流水线，但与工厂不同的是，数据标注员是坐在电脑前，而不是站在车床旁边。网络上很多人说数据标注员的前途广阔，但我对此并不这么认为。

标注平台搭载SAM相关算法以提升标注效率，研发自动标注功能，可对数据进行预处理，根据标注结果调整模型进行标注，根据场景灵活配制标注流程，进一步保证了标注精度。

数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。

虽然业内人都说数据标注简单，但是标注项目是一个系统性的工程，一个项目能不能做好，并不是简单的看项目好做就赚钱，实际上决定项目赚钱的，考研的是一个团队的项目管理水平、质检管理能力、运营等综合能力。