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规划也称为优化 四要素#xff1a;数据、变量、目标、约束 将一个简单的数学规划问题项gpt进行提问#xff0c;GPT给了一个近似解#xff0c;但不是确切的解。 大模型的训练本身就是一个优化问题。
大模型是如何训练的#xff1f;大模型训练通常使…求解大规模数学优化问题
规划也称为优化 四要素数据、变量、目标、约束 将一个简单的数学规划问题项gpt进行提问GPT给了一个近似解但不是确切的解。 大模型的训练本身就是一个优化问题。
大模型是如何训练的大模型训练通常使用Adam优化器。Adam优化器在大模型训练中占据了主导地位因为它能够有效地处理大规模数据集和复杂的模型结构同时减少梯度消失或梯度爆炸的问题 国家电网用的是国外的求解器
华为原来用的IBM求解器用于排产但是2019年起不让用了所以找到了杉树科技去做求解器 上述中为国内外的优化算法求解器国内的第一家为COPT 上述的1指的是问题平均求解的时间为1秒 考虑如何将优化和GPU相结合优化一般需要高性能和高准确性 上述为欧洲的物流问题在不同时间解的时间 半定规划量子计算、物理计算上很有用 肝移植配对用的是线性规划 智能计算与大模型求解理论与实践 上述为CPU与GPU的区别
CPU中央处理单元设计用于处理各种类型的计算任务包括复杂的逻辑和算术运算。通常用于执行程序的流程控制和数据处理CPU通常包含少量的核心通常4-32个每个核心能够处理复杂的任务和多任务操作。
GPU图形处理单元最初设计用于处理图像和视觉渲染任务但随着技术的发展GPU也被广泛用于并行计算任务特别是在深度学习和大规模数据处理领域。GPU包含成千上万个小核心这些核心专门用于并行处理大量相对简单的计算任务。这种设计是的GPU在处理大规模big你小姑娘任务时比CPU更高效。 CUDSS库函数实现矩阵分解但是性能不是很好性能不稳定分解的结果很随机无法实现多卡并联
GPU无法实现矩阵求逆
CPU——CPUGPU混合架构
CPU与GPU共享一个显存在研究中
都是在英伟达芯片上实现的 最大的问题CUDA生态库函数件 80%的是整数规划 现在用GPT4或者4o去做稍微麻烦的问题还是无法解 ORLM可以私有化部署任何基座可以用LLM可以用合成数据让大模型建模COPT求解 比GPT4有明显优势
