【技术实现步骤摘要】
[]本专利技术涉及语言模型训练，具体地说是一种支持多种大语言模型训练的装置、方法及设备。
技术介绍
0、[
技术介绍
]
1、目前，大语言训练模型主要存在兼容性问题、硬件资源需求高、储存和检索问题、问答测试可能存在偏差、无界面操作或操作过于复杂等不足之处，具体如下：
2、(1)兼容性问题：一种训练平台要支持市面上所有的模型预训练和微调，那么很可能会出现兼容性的问题，因为不同的模型可能采用了不同的训练和优化方法，而且不同模型功能不尽相同，有的侧重于语义理解，有的侧重于语言生成。
3、(2)硬件资源需求高：每一次训练都可以选择不同的服务器，让服务器的使用更加灵活听起来是一个好办法，但需要考虑硬件资源是否充足，特别是当出现多人同时进行训练任务的时候。
4、(3)储存和检索问题：要保存所有训练历史记录，可能需要大量的存储空间，同时，如何能够快速检索到需要的训练历史记录也是一个问题，可能需要设计高效的数据组织和检索机制。
5、(4)问答测试可能存在偏差：训练结果的问答测试，视训练数据的质量和...
【技术保护点】
1.一种支持多种大语言模型训练的装置，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述模型列表模块中，模型名称为每个模型提供名称标识，以快速找到需要的模型；训练列表用于详细展示每个模型的训练历程，以快速理解模型训练的全过程；训练进度通过设计动态显示的训练进度条，实时了解模型训练的进度。
3.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述模型训练模块中，新增训练任务是在开始新的探索或想要进一步优化已有模型时，为任意模型新增一个训练任务，以使研究实现连续性的进步。
4.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述模型训练模块中，训...
【技术特征摘要】
1.一种支持多种大语言模型训练的装置，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述模型列表模块中，模型名称为每个模型提供名称标识，以快速找到需要的模型；训练列表用于详细展示每个模型的训练历程，以快速理解模型训练的全过程；训练进度通过设计动态显示的训练进度条，实时了解模型训练的进度。
3.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述模型训练模块中，新增训练任务是在开始新的探索或想要进一步优化已有模型时，为任意模型新增一个训练任务，以使研究实现连续性的进步。
4.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述模型训练模块中，训练数据看板用于实时展示关键训练数据，包括训练状态、正在使用的预料数量和训练已耗费的时间。
5.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述模型训练模块中，训练配置通过设计多种配置参数供选择，包括基础模型选择、训练方式选择、训练参数选择以及训练服务器选择。
6.一种支持多种大语言模型训练的方法，其特征在于，包括以下...
【专利技术属性】
技术研发人员：周旺华，
申请(专利权)人：上海数珩信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。