分类： AI大模型

发布于

Skill Grafting（技能嫁接）：将特定领域模型的Transformer Block移植到通用模型的实验

技能嫁接：将特定领域模型的Transformer Block移植到通用模型的实验 大家好，今天我们来探讨一个比较有趣且具有潜力的方向：技能嫁接，或者更具体地说，将特定领域模型的Transformer Block移植到通用模型。我们将深入探讨这种方法背后的动机、实现细节、面临的挑战以及可能的未来发展方向。 1. 引言：领域专精与通用智能的权衡 在深度学习领域，我们经常面临一个选择：是训练一个专注于特定任务的专家模型，还是训练一个能够处理多种任务的通用模型？ 专家模型： 往往能取得更高的精度和效率，但缺乏泛化能力。例如，一个专门用于图像识别的模型，在处理自然语言处理任务时几乎毫无用处。 通用模型： 能够适应多种任务，但往往在特定任务上的表现不如专家模型。例如，GPT-3 能够生成文本、翻译语言、编写代码等等，但在某些特定领域的任务上，可能不如专门针对该领域训练的模型。 理想情况下，我们希望能够结合两者的优点：拥有通用模型的泛化能力，同时具备专家模型的领域专精。技能嫁接，正是试图实现这一目标的策略之一。 2. 技能嫁接：基本概念与动机 技能嫁接的核心思想是将一个在特定领域训练过的模型的某些组 …

继续阅读“Skill Grafting（技能嫁接）：将特定领域模型的Transformer Block移植到通用模型的实验”

发布于

Evolutionary Model Merge：利用进化算法自动搜索最佳的模型层组合与混合比例

Evolutionary Model Merge：利用进化算法自动搜索最佳的模型层组合与混合比例 大家好，今天我们要探讨一个激动人心的主题：Evolutionary Model Merge，也就是利用进化算法自动搜索最佳的模型层组合与混合比例。在深度学习领域，模型融合是一种提升性能的常用手段。传统的模型融合方法往往依赖于手动设计，需要大量的实验和经验积累。而 Evolutionary Model Merge 提供了一种自动化的解决方案，能够高效地搜索最优的模型融合策略，从而显著提升模型性能。 一、模型融合的意义与挑战 模型融合，顾名思义，是将多个模型的结果进行组合，以期获得比单个模型更好的预测性能。其背后的原理是，不同的模型可能学习到不同的特征，或者在不同的数据子集上表现更好。通过融合这些模型的优势，可以降低泛化误差，提高模型的鲁棒性。 模型融合的常见方法包括： 平均法 (Averaging)： 对多个模型的预测结果进行简单平均。 加权平均法 (Weighted Averaging)： 对不同的模型赋予不同的权重，然后进行加权平均。 投票法 (Voting)： 对多个模型的预测结果进行 …

继续阅读“Evolutionary Model Merge：利用进化算法自动搜索最佳的模型层组合与混合比例”

发布于

Git-Re-Basin：解决神经网络权重排列对称性（Permutation Symmetry）以实现模式匹配合并

Git Re-Basin: 解决神经网络权重排列对称性以实现模式匹配合并 大家好！今天我们来深入探讨一个神经网络领域中颇具挑战但又极具潜力的主题：神经网络权重排列对称性，以及一种名为 Git Re-Basin 的方法，它旨在利用这一对称性实现高效的神经网络合并。 神经网络，尤其是深度神经网络，近年来取得了令人瞩目的成就。然而，随着模型规模的不断扩大，训练、部署和维护这些模型变得越来越复杂。其中，模型合并，即把多个训练好的模型融合成一个性能更优或更紧凑的模型，成为了一个重要的研究方向。而权重排列对称性，是阻碍模型合并的一大障碍。 什么是权重排列对称性？ 权重排列对称性 (Permutation Symmetry)，或者有时称为权重空间对称性，是指在多层感知机 (MLP) 或卷积神经网络 (CNN) 等包含多个神经元的网络结构中，某些神经元的排列方式改变，但网络的整体输入-输出函数保持不变。 换句话说，我们可以交换某些层中的神经元，而不会改变模型的预测结果。 让我们用一个简单的例子来说明。考虑一个包含两个隐藏层的 MLP： 输入层 (Input Layer) 隐藏层 1 (Hidden L …

继续阅读“Git-Re-Basin：解决神经网络权重排列对称性（Permutation Symmetry）以实现模式匹配合并”

发布于

Franken-MoE：将多个同架构Dense模型“缝合”为MoE模型的低成本构建策略

Franken-MoE：低成本构建混合专家模型 大家好，今天我将为大家介绍一种名为“Franken-MoE”的低成本构建混合专家模型（MoE）的策略。MoE模型近年来在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果，其核心思想是利用多个“专家”网络处理不同类型的输入，从而提升模型容量和性能。然而，传统的MoE模型训练成本高昂，限制了其在资源有限场景下的应用。Franken-MoE提供了一种可行的替代方案，通过将多个已训练好的Dense模型“缝合”成一个MoE模型，显著降低了训练成本。 MoE模型简介 首先，我们简要回顾一下MoE模型的基本架构。一个典型的MoE模型包含以下几个关键组件： 专家网络（Experts）： 由多个独立的神经网络组成，每个专家网络擅长处理不同类型的输入数据。 门控网络（Gate Network）： 负责根据输入数据的重要性，动态地选择哪些专家网络参与计算。 组合机制（Combination Mechanism）： 将被选中的专家网络的输出进行加权组合，得到最终的输出结果。 用公式表示，一个MoE层的输出可以写成： Output = Σ(Gate(x)_i * E …

继续阅读“Franken-MoE：将多个同架构Dense模型“缝合”为MoE模型的低成本构建策略”

发布于

Model Arithmetic（模型算术）：通过“向量加减”在权重空间实现特定能力的注入与剥离

模型算术：在权重空间中注入与剥离能力 大家好，今天我们来探讨一个有趣且实用的主题：模型算术。具体来说，我们将深入研究如何通过对预训练模型权重进行向量加减运算，来注入或剥离特定的能力，从而实现模型定制化。 1. 模型算术的基本概念 模型算术的核心思想是将预训练模型视为一个巨大的参数向量空间。在这个空间中，模型的每一个权重都代表着其学习到的知识和能力。因此，我们可以通过对权重向量进行操作，来改变模型的行为，使其具备或失去某些特定的功能。 最基本的操作是向量加法和向量减法。我们可以将一个代表特定能力的“能力向量”加到原始模型的权重上，从而增强或添加该能力。相反，我们可以从原始模型中减去一个“能力向量”，从而削弱或移除该能力。 这种方法的优势在于： 效率高：相比于从头开始训练一个模型，或者进行微调，模型算术通常需要更少的计算资源和时间。 灵活性强：可以针对特定需求，精确地控制模型的行为。 可解释性：通过分析能力向量，我们可以更好地理解模型内部的运作机制。 2. 如何构建“能力向量” 构建“能力向量”是模型算术的关键步骤。目前，主要有两种方法： 2.1. 基于微调的差分方法 这种方法的核心思想是 …

继续阅读“Model Arithmetic（模型算术）：通过“向量加减”在权重空间实现特定能力的注入与剥离”

发布于

DARE（Drop And REscale）：通过随机丢弃Delta参数并重新缩放实现无损模型合并

DARE (Drop And REscale): 无损模型合并的技术解析 大家好，今天我们来深入探讨一种新兴的模型合并技术：DARE (Drop And REscale)。这个方法的核心思想是通过随机丢弃Delta参数并重新缩放，来实现模型的无损合并。听起来有点抽象，但实际上它的原理并不复杂，而且在实践中展现出了强大的性能。 模型合并的背景与挑战 在深度学习领域，我们经常需要将多个模型的能力融合在一起。例如，我们可能想合并多个在不同数据集上训练的模型，或者将一个模型的不同版本进行合并，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。 传统模型合并方法，例如简单的权重平均（Weight Averaging），虽然简单易行，但往往会导致性能下降。这是因为不同的模型可能学到了不同的特征表示，直接平均它们的权重可能会破坏这些表示，导致模型性能受损。更高级的模型合并方法，例如知识蒸馏（Knowledge Distillation），虽然能取得更好的效果，但需要额外的训练过程，增加了计算成本。 因此，我们需要一种更高效、更有效的模型合并方法，能够在不引入额外训练的情况下，尽可能地保留每个模型的知识，并最终提升合并后 …

继续阅读“DARE（Drop And REscale）：通过随机丢弃Delta参数并重新缩放实现无损模型合并”

发布于

TIES-Merging：解决模型合并中的参数符号冲突与冗余修剪技术

TIES-Merging：解决模型合并中的参数符号冲突与冗余修剪技术 大家好，今天我将深入探讨模型合并领域的一个重要技术——TIES-Merging。模型合并，顾名思义，是将多个预训练模型的能力融合到一个单一模型中，从而获得更好的性能、更强的泛化能力或者更小的模型体积。然而，模型合并并非易事，其中一个关键挑战在于参数符号冲突，另一个挑战是冗余参数的出现。TIES-Merging正是为了解决这两个问题而提出的。 一、模型合并的背景与挑战 在深入TIES-Merging之前，我们先简单了解一下模型合并的动机和面临的挑战。 1.1 模型合并的动机 提升性能: 通过合并多个在不同数据集或任务上训练的模型，可以获得更强的泛化能力，提升在目标任务上的性能。 知识迁移: 将多个模型中的知识融合到一个模型中，可以实现知识的有效迁移。例如，可以将一个在大量无标签数据上训练的模型与一个在少量有标签数据上训练的模型合并，从而提升在目标任务上的性能。 模型压缩: 通过合并多个模型，并进行适当的剪枝，可以得到一个体积更小、速度更快的模型。 联邦学习: 在联邦学习场景下，多个客户端训练的模型可以通过模型合并的方式 …

继续阅读“TIES-Merging：解决模型合并中的参数符号冲突与冗余修剪技术”

发布于

训练数据排序（Curriculum Learning）：基于困惑度或领域难度的动态数据加载策略

好的，没问题。 训练数据排序（Curriculum Learning）：基于困惑度或领域难度的动态数据加载策略 大家好，今天我们来聊一聊Curriculum Learning，也就是训练数据排序，以及如何利用困惑度或领域难度来动态地调整数据加载策略。Curriculum Learning是一种训练机器学习模型的策略，它模拟了人类学习的过程，即从简单到复杂，逐渐学习。 这种方法的核心思想是，模型更容易从简单的样本中学习，然后逐渐过渡到更复杂的样本。 这样可以提高模型的训练速度和最终性能。 1. Curriculum Learning 的基本概念 传统的机器学习训练方法通常是随机地将训练数据输入模型。Curriculum Learning 则不同，它根据某种难度指标对训练数据进行排序，并按照从易到难的顺序将数据输入模型。 这种策略可以帮助模型更快地收敛，并避免陷入局部最优解。 Curriculum Learning 的关键在于如何定义和衡量数据的难度。 难度指标的选择取决于具体的任务和数据类型。 常见的难度指标包括： 困惑度 (Perplexity): 在自然语言处理任务中，可以使用困惑度 …

继续阅读“训练数据排序（Curriculum Learning）：基于困惑度或领域难度的动态数据加载策略”

发布于

Distributed Shampoo优化器：二阶优化在大规模Transformer训练中的收敛速度优势

分布式 Shampoo 优化器：二阶优化在大规模 Transformer 训练中的收敛速度优势 大家好，今天我们来深入探讨一下分布式 Shampoo 优化器，以及它如何在训练大规模 Transformer 模型时，展现出相较于传统一阶优化器的收敛速度优势。我们将从二阶优化的基本原理入手，逐步深入到 Shampoo 的具体实现，并结合代码示例，分析其在分布式环境下的性能表现。 1. 二阶优化与一阶优化的本质区别 在机器学习中，优化器的目标是找到使损失函数最小化的模型参数。一阶优化器，如 SGD 和 Adam，仅利用损失函数的一阶导数（梯度）来更新参数。而二阶优化器，则会利用损失函数的二阶导数（Hessian 矩阵）来更精确地估计参数更新方向。 一阶优化（以梯度下降为例）： 参数更新公式： θ = θ – η * ∇L(θ) 其中： θ：模型参数 η：学习率 ∇L(θ)：损失函数 L 关于参数 θ 的梯度 二阶优化（以牛顿法为例）： 参数更新公式： θ = θ – H(θ)^-1 * ∇L(θ) 其中： H(θ)：损失函数 L 关于参数 θ 的 Hessian 矩阵 核心区别： 一阶优化器 …

继续阅读“Distributed Shampoo优化器：二阶优化在大规模Transformer训练中的收敛速度优势”

发布于

Pipeline Parallelism中的1F1B与Interleaved 1F1B调度：流水线气泡的数学分析

Pipeline Parallelism中的1F1B与Interleaved 1F1B调度：流水线气泡的数学分析 大家好，今天我们来深入探讨Pipeline Parallelism中两种重要的调度策略：1F1B (One Forward, One Backward) 和 Interleaved 1F1B，并对它们产生的流水线气泡进行数学分析。Pipeline Parallelism是一种将深度学习模型分割成多个阶段（Stage），并在多个设备（例如GPU）上并行执行的并行化技术。通过将一个mini-batch数据分割成更小的micro-batches，每个设备负责流水线中的一个阶段，从而实现并行计算。然而，由于数据依赖性和流水线启动/结束阶段的空闲，不可避免地会产生流水线气泡，降低整体效率。理解和最小化这些气泡对于最大化Pipeline Parallelism的性能至关重要。 1. Pipeline Parallelism基础 在深入1F1B和Interleaved 1F1B之前，我们先简单回顾一下Pipeline Parallelism的基本概念。 Stage: 模型的一部分，通常包 …

继续阅读“Pipeline Parallelism中的1F1B与Interleaved 1F1B调度：流水线气泡的数学分析”