大数据处理浙教版

简述信息一览：

• 1、大模型训练数据

大模型训练数据

1、冗余去除包括句子、文档和数据集等粒度的重复。在句子级别上，包含重复单词或短语的句子很可能造成语言建模中引入重复的模式，从而影响模型性能。在文档级别上，大部分大语言模型都是依靠文档之间的表面特征相似度进行检测并删除重复文档。

2、数据并行（DP）1 整体架构 数据并行的核心架构通常***用“参数服务器”模式。在该模式下，计算任务（即Worker）负责计算，梯度聚合任务（即Server）负责收集和更新参数。理想情况下，一个Worker同时充当Server角色，将梯度发送给一个中心点进行聚合。

3、数据准备 需要收集和整理用于训练的数据。这可能需要数周或数月，由数据库工程师和数据科学家合作完成。模型设计与测试 深度学习工程师和研究员设计配置模型。这可能需要数周到数月，资金投入包括工程师薪酬和软件工具许可证费用。也可选择使用开源框架，但需专业人员配置调整。

4、在大模型训练领域，数据并行是一种广泛应用且易于理解的并行范式，本文将深入探讨数据并行的实现方式，包括DP（Data Parallel）、DDP（Distributed Data Parallel）与ZeRO（Zero Redundancy Optimization）。数据并行的核心思想是每个GPU上都拷贝一份完整模型，各自处理数据并计算梯度，最后累加梯度更新模型。

5、l 中国医械临床试验数据 5千 l 全球医械临床试验数据 7万 l 医用耗材中标数据 1400万 l 医用耗材带量***购数据 400万 l 医用设备招投标数据38万 同时景联文科技提供大模型训练数据的标注服务，致力于为全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构交付海量、高质量的多模态大模型训练数据。

6、光有开源大模型没有训练数据的解决方法如下：如果只有开源大模型但没有训练数据，那么这个模型是没有意义的。因为模型的学习和训练需要依赖大量的数据，而这些数据需要和模型的应用场景相匹配。必须要寻找或者收***适的训练数据，以便进行模型训练和优化。

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