| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。

| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。 - 微调需要收集任务特定的数据集，一般大小在几十MB到几GB。 - 数据预处理非常重要，需要将数据清理成合适的格式，如JSONL。 - 主要的训练超参数包括batch size、epoch数、学习率、梯度累积步数等。 - LoRA是一种减少GPU内存占用的微调方法，QLoRA则通过量化进一步降低了内存需求。 - 学习曲线可以诊断模型的训练情况，判断是否欠拟合、过拟合或拟合良好。 - 模型量化可以降低模型大小，使大模型也能在低显存环境下使用。 - 模型适配器方法可以进行个性化微调而不加载整个模型。 - 模型融合可以组合多个模型的优势得到更优的单模型。 - 合理配置训练超参数以及诊断学习曲线对获得期望的模型至关重要。

AI21 Labs 推出 Jamba：首个基于 Mamba 架构的生产级大模型

AI21 Labs 推出 Jamba：首个基于 Mamba 架构的生产级大模型 以色列人工智能初创公司 AI21 Labs 在近日宣布推出开源大语言模型 Jamba，这是世界上首个基于 Mamba 架构的生产级人工智能模型。而目前大多数模型都基于 Transformer 架构。Jamba 将 Mamba 的结构化状态空间模型 (SSM) 和传统 Transformer 架构的优势相结合，提供了令人印象深刻的性能和效率提升。Jamba 拥有高达 256k 上下文窗口，同时在单个 80GB GPU 上可容纳最多 140K 个 tokens。其混合结构使 Jamba 的 MoE 层允许它在推理时仅使用52B可用参数中的12B参数。 、