庆云古诗词

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ChatGPT数据处理训练模拟器 如何把chatgpt训练成程序员

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2023年11月20日 每日一猜答案: 答案:ABC
每日一猜答案分析:

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《科创板日报》4月13日讯(编辑 郑远方)当地时间4月12日,微软宣布开源DeepSpeed-Chat,帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型,人人都有望拥有专属ChatGPT。
OpenAI之前明确表示拒绝开源GPT-4,也收获了无数“OpenAI并不open”的吐槽。而AI开源社区已推出LLaMa、【【微信】】、Alpaca等多个模型,帮助开发者开发类ChatGPT模型。
即便如此,现有解决方案下训练数千亿参数的最先进类ChatGPT模型依旧困难,主要瓶颈便在于缺乏RLHF训练普及――而微软本次开源的DeepSpeed-Chat,便补齐了最后这一块“短板”,帮助在模型训练中加入完整RLHF流程的系统框架
仅需一个脚本,便可以完成RLHF训练的全部三个阶段,类ChatGPT大语言模型生成唾手可得,堪称“傻瓜式操作”。
图|DeepSpeed-Chat的RLHF 训练流程图示,包含了一些可选择功能(来源:微软)
这还不是DeepSpeed-Chat唯一的优势,微软提供了中、英、日三语文档,作出了详细介绍。总体来说,其核心功能与性能包括:
1. 简化类ChatGPT模型训练、强化推理体验。
2. DeepSpeed-RLHF模块复刻了InstructGPT论文中的训练模式。同时,DeepSpeed将训练引擎与推理引擎共同整合到了一个统一混合引擎用于RLHF训练。
3. 高效性和经济性:可将训练速度提升15倍以上,并大幅度降低成本。例如,DeepSpeed-HE若在Azure云上训练一个OPT-30B模型,仅需18小时、花费不到300美元
4. 卓越的扩展性:可支持训练数千亿参数模型,并在多节点多GPU系统上扩展性突出,只需1.25小时就可完成训练一个130亿参数模型
5. 实现RLHF训练普及化:仅凭单个GPU,DeepSpeed-HE就能支持训练超过130亿参数的模型。因此无法使用多GPU系统的数据科学家和研究者,不仅能创建轻量级RLHF模型,还能创建大型且功能强大的模型。
此外,与Colossal-AI、HuggingFace等其他RLHF系统相比,DeepSpeed-RLHF在系统性能和模型可扩展性方面表现出色:
就吞吐量而言,DeepSpeed在单个GPU上的RLHF训练中实现10倍以上改进;多GPU设置中,则比Colossal-AI快6-19倍,比HuggingFace DDP快1.4-10.5倍
就模型可扩展性而言,Colossal-AI可在单个GPU上运行最大1.3B的模型,在单个A100 40G 节点上运行6.7B的模型,而在相同的硬件上,DeepSpeed-HE可分别运行6.5B和50B模型,实现高达7.5倍提升
因此,凭借超过一个数量级的更高吞吐量,DeepSpeed-RLHF比Colossal-AI、HuggingFace,可在相同时间预算下训练更大的actor模型,或以1/10的成本训练类似大小的模型
(科创板日报 郑远方)

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一、背景

这个周末,先是意大利暂时封杀ChatGPT,限制OpenAI处理本国用户信息。

接着,据韩国媒体报道,三星导入ChatGPT不到20天,便曝出机密资料外泄(涉及半导体设备测量资料、产品良率等内容,已被存入ChatGPT的数据库中。)

还没结束,又有大量网友发现ChatGPT目前停止注册,开始大面积封号,4月2日全面封亚洲登录账号。

二、突然的封号,让人猝不及防

据不完全统计,已有数百万用户的账号受到了影响。

许多用户在社交媒体上表示,他们的账号在未收到任何警告的情况下被封禁,这让他们感到非常困惑和担忧。

ChatGPT 突然的封控行动,业内人士认为最可能导致封控的原因有三个:

1)本身账号使用的邮箱权重;

比如批量注册账号、低安全等级的邮箱、手机、新注册邮箱,这种封号风险会比较大。

2)登录的 IP 或代理服务器的所在地;

比如IP在中国,所在地址都是在亚洲地区的,批量封。

3)页面所有对话使用中文

即页面所有对话和API调试均采用中文,这个可能不会被直接封号,但是会上调风控级别。

三、设想ChatGPT开源

种种消息――封杀、泄密、封号,归根结底在于ChatGPT背后主要存在技术商业化、数据隐私保护、网络安全风险等问题。

关于技术商业化,马斯克非常看重开源,他认为 AI 应该民主化,很多人应该享受到 AI 技术,而不是OpenAI喂养微软一家独大。

像ChatGPT这种大型语言模型背后核心是大的算力和参数量(数据),因此数据来自哪里,是否存在公平、隐私问题等,这些都是OpenAI被行业诟病的地方。

所以设想一下ChatGPT开源,事情会不会往好的方向发展。

四、等比论证

作为这两年IT界的风口,低代码在众人眼里已经不是什么陌生的概念。

对标于传统的纯代码开发,低代码是一种快速设计开发软件应用程序的方法,平台通过对大量功能与场景做提前封装,使得用户可以在可视化的基础上,通过拖拉拽就能完成开发,手动编码非常少。

这种可视化的开发大大方便了开发者,但也会导致开发者对自己开发项目的底层逻辑并不完全了解,一旦出现特殊情况就会难以解决,但如果利用平台的底层代码,就能迎刃而解。

源码的重要性

事实上,现在国内大多数低代码产品都不会提供源码给客户,许多平台更愿意做SaaS服务,按使用时长与服务数量进行收费,交付源码岂不是“自砸饭碗”?也正是由于这个环境,许多客户在对低代码平台进行选型的时候,稳稳忽略了其源代码的重要性。

有了源码,低代码平台的实用性却会大幅上升:?

1、学习提升:

可以通过分析源代码,来学习开发、了解开发者的思路,学习开发者如何通过巧妙的方式、算法解决业务问题。总的来说,阅读源代码是最快提升开发水平的一种方式。

2、二开自由:

占据二次开发的优势地位。后续可以在源代码的基础上自由组织二次开发,完善和丰富现有系统功能。

?3、软著的主动权:?

源代码意味着主动权。手握源代码,可以自主申请软件著作权,提升自身的企业形象,增加无形资产。

源码全交付的黑马?

JNPF快速开发平台是市面上为数不多向客户实现全源码交付机制的低代码平台,采用业内领先的SpringBoot微服务架构、支持SpringCloud模式,完善了平台的扩增基础,满足了系统快速开发、灵活拓展、无缝集成和高性能应用等综合能力;采用前后端分离模式,前端和后端的开发人员可分工合作负责不同板块,省事又便捷。

开源链接:【【网址】】/?csdn

此外,该平台采用的是业内先进的引擎式软件快速开发模式,精心配置了流程引擎、表单引擎、报表引擎、图表引擎、接口引擎、门户引擎、组织用户引擎等可视化功能引擎,内置超过数百种功能控件以及大量实用模板,使得在拖拉拽的简单操作下,也能大限度满足用户个性化需求,轻松完成开发。

同时,他是支持私有化部署的方式,直接把系统部署在用户本地服务器上,有效实现内外网隔离,数据安全掌握在自己手里,安全性、可控性与稳定性有所保障,大幅降低数据外泄的风险。

上述仅是参考JNPF低代码平台的功能表述,像源码、私有化部署等这类助力信息安全的方式,是目前AIGC人工智能尚且无法满足的方向,不过当这项技术被广泛运用的未来,可能会开发吧?我先拭目以待。

五、小结

ChatGPT开不开源,还得OpenAI说了算,上述仅代表个人看法在此高谈阔论!AI确确实实提效生活的方方面面,同样安全问题也不容忽视。

最后我想问,你们的ChatGPT账号还好吗?

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