周小鹏2024年11月12日发布:第一批被大模型气死的人…

⭐发布日期:2024年11月12日 | 来源:周小鹏

⭐作者:许智海 责任编辑:Admin

⭐阅读量:638 评论:1人 转发:4次

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话说,大模型火爆两年来

第一批被“气死”的人

都已经“头七”了

……

有人说,不至于吧

俺看各家发的大模型都挺厉害的

个个天赋异禀,牛掰三连

您说的没错,在很多通用场景

尤其C端娱乐、陪伴、效率提升等应用

大模型们这两年干了不少“人事儿”

可一旦到B端严肃场景,就不一样了

比如,有人把大模型接入ERP、BI系统

搞点严谨的数据分析、成本核算

分分钟给你整成一团乱麻

让你不得不从头核对,比自己算还累

还有人拿大模型做了招标助手

指望它能读标书、写标书

结果,看错了标底、写错了应答

本来能中的标都废了…

……

凡此种种“气死人”的案例

皆因通用大模型对行业场景“水土不服”

动不动就出现幻觉、现了原形

嘿嘿

这么说吧,就目前通用大模型的能力

任何企业都很难拿来直接就用

真气死个人儿,可怎么办呢?

⬇️

让大模型在企业级严肃场景、垂直场景能够快速落地、把活干好,最有效的方法就是对大模型进行精调(Fine-tuning)。

所谓「精调」,就是把这些看起来有点“气人”的通用大模型,使用特定任务、特定场景的数据,进行再训练或者微调。

说白了,一方水土养一方大模型,把通用大模型拉回家,喂点我家的专用饲料,搞搞特训,让他们按我们要求的样子“二次发育”。

特训完成后,这些大模型就成了我们的专属大模型,在我们需要的特定业务场景下,也能聪明滴搬砖。

精调省去了从零开始的时间成本、训练成本,表面上看,对企业好像很简单。

但实际上,每一步都有坑…

01、大模型「精调」,有哪些难点?

首先,已有的预训练模型怎么选?

理论上讲参数越大模型越聪明,可是参数大意味着精调的训练成本会增加,而未来推理部署的成本也会更高。

第二,一份高质量的训练数据对精调模型达标起着至关重要的作用,但是,高质量的数据来之不易,要经历繁琐的数据清洗和耗时的数据标注。

数据不行,越调越糊…

第三,虽然精调消耗的算力跟预训练不是一个数量级的,但对企业来说,也是一笔不小的开支。

算力囤少了,精调不够劲儿,算力囤多了,后期就是巨大的沉默成本。

第四,精调完成,还要把模型部署落地到生产场景,与企业业务对接集成,提供推理服务。

这个环节,同样要考虑部署集成的可操作性,易用性,以及长期运营成本。

一旦搞不好,就可能成为烂尾工程,前面的付出全打水漂。

怎么样,是不是左右都是难?

直接采用通用大模型,会被各种出乎意料的幻觉“气死”,选择精调后使用,也可能会被这一路的坑儿“气死”。

02、如何快速搞定大模型「精调」?

怎么破?有人给出了解法,这就是「腾讯云TI平台」。

TI平台是腾讯云面向开发者、政企提供的一站式人工智能开发服务平台。

既可以应用于传统AI/ML场景,也可以应用于生成式AI场景,客户不需要再去找单独的MaaS平台。

TI平台打通了从数据标注、数据构建,到模型训练、模型评估、模型部署,再到AI应用开发和落地的全流程链路。

并且与鹅厂公有云基础设施(存/算/网/安能力)无缝衔接,开箱即用。

用TI平台来进行大模型精调,各种难题都可以迎刃而解↓

01、解决模型选择困难症

面对眼花缭乱的各种通用大模型,企业容易陷入到选择困难症。

TI平台预置了鹅厂自研的混元大模型和行业大模型,并优中选优,全面接入主流开源模型,同时提供通用训练框架和推理加速框架。

更贴心的是,鹅厂刚刚开源了一个“吊炸天”的混元模型:「混元Large」。

混元Large有3890亿总参数量、520亿激活参数量,并支持256K上下文长度,是目前业界参数规模最大、性能领先的开源MoE模型。

MoE模型也就是专家混合模型(Mixture of Experts),有点像“三个臭皮匠,抵过诸葛亮”。

它把多个擅长不同任务的子模型混合在一起,组成“专家团队”,以此来提供更强的能力。

MoE模型通过一种叫做门控网络的机制,根据输入数据的特点,来选择激活哪几个专家(子模型)。

由于MoE模型工作的时候通常只激活一小部分专家(比如100个激活2-3个),这可以在显著降低计算量的同时,不影响模型性能。

同时因为“群贤毕至、专家云集”,每个专家各有所长,MoE模型可以处理更加多样化、复杂的输入数据,得到更优的结果。

因此,混元Large在推理速度和参数规模之间取得了平衡,显著提升了模型的处理能力。

当然鹅厂还注入了一大堆黑科技,比如:高质量合成数据、随机补偿路由策略、KV缓存压缩、专家特定学习率缩放等等。

测试结果显示,混元Large在CMMLU、MMLU、CEval、AGIEval等多学科评测集以及中英文NLP任务、代码、数学等9大维度表现出色,超越Llama3和Mixtral等主流开源模型。

so,当企业既想更好的模型性能,又想要更低的算力开销,以前没得选,现在混元Large就是终极答案。

02、解决数据清洗和标注难题

选完模型,下一步要准备精调数据,这个环节有两大难题↓

第一是数据来源和格式各异,不同数据来源和不同业务场景,应该采用不同的清洗手段,不同格式的数据,需要更灵活的存储方式。

第二是数据标注效率低下,精调数据通常保存在云存储、云文件系统中,传统标注方案往往涉及数据反复来回拷贝,占用额外空间且耗时耗力。

采用鹅厂TI平台,完全不用担心数据准备环节的难题。

首先,平台预置了一套数据清洗pipeline脚本,这可是腾讯优图算法专家沉淀多年的清洗大模型数据的经验,开箱即用。

同时腾讯云TI平台的大模型标注工具非常灵活,特色创立了基于schema(数据集的结构和格式)的定义方式,可以完全自定义工作台,让标注更方便。

由于腾讯云TI平台本身就是云原生的,可以无缝对接用户待标注数据的云文件系统,标注结果直接保存在原文件路径。

标注过程中,不再需要反复拷贝,省时省力省空间。

03、精调过程稳定高效易用

数据准备好之后,就可以进入具体精调环节。

TI支持低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择,并预置了训练镜像,快速发起训练,简单易用。

精调训练过程中,TI提供了三层保障机制,减少任务中断,提升精调效率。

同时,TI基于鹅厂自研的“Angel”加速能力,让训练和推理的速度更快,资源消耗更少。

还有一点也很重要,企业在使用TI实施精调训练时,调用的是鹅厂云端算力,按需使用,不要再自己抢卡囤算力,大大节省资金成本。

而且,TI平台也支持政企私有化部署,全面适配国产算力卡,单平台支持多卡异构纳管,让企业可以有多种选择。

04、模型效果评估与部署难题

大模型精调以后,效果到底怎么样?会不会还是有点“犯浑”?这事儿不能等精调完再检查,要在过程中就把握好。

鹅厂TI平台提供了一套完善的模型评估体系,从精调的不同阶段定义了「轻量体验、客观评测、主观评测」等“考试环节”,并且支持在精调训练的任一checkpoint进行抽查。

好,“智商”检测合格,开始部署。

TI内置推理加速器,可达两倍以上加速比,让推理应用跑到飞起。

同时提供统一的大模型调用API和体验工具,大幅缩短业务接驳大模型的周期。

在应用发布环节,TI提供可视化应用编排,并可以纳管边缘集群,通过云端控制边缘服务发布,快速落地生产场景。

就这样,有了腾讯云TI平台,从模型选择、数据准备,到精调训练、调试评估,再到模型部署和应用,一路畅通。

聪明滴、懂行业、懂场景的大模型,终于有谱啦。

当然,更靠谱的方案,我留在了最后,那就是——

用腾讯云TI平台精调鹅厂刚刚新鲜开源的「混元Large」MoE模型。

顶流的开源模型+顶流的精调平台,体验更加不一般↓

目前,混元-Large × TI的强强联合服务,已经在腾讯云上开放,登录TI平台,您可以完成以下目标:

1、通过直接问答,体验Hunyuan-Large的最新能力;2、构造自定义评测集横评Hunyuan-Large和其他模型;3、将Hunyuan-Large API接入到自有大模型应用;4、基于自有数据集精调Hunyuan-Large,以满足垂直场景效果。

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薛会利

9秒前:这个环节,同样要考虑部署集成的可操作性,易用性,以及长期运营成本。

IP:88.17.5.*

郝卓

1秒前:皆因通用大模型对行业场景“水土不服”

IP:24.56.8.*

郭澹

2秒前:结果,看错了标底、写错了应答

IP:77.61.6.*

楚肃王

3秒前:搞点严谨的数据分析、成本核算

IP:49.18.5.*

多米尼克·拉冯纳特

4秒前:有人给出了解法,这就是「腾讯云TI平台」。

IP:37.68.6.*

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