结果看起来比较符合真实场景，也比较符合人类智能，这就是用大模型的实际感受。 同时，大模型不仅业务效果好，而且对业务还会产生很多的收益，随着模型规模越来越大，业务训练过程中的损失会越来越低，而且呈Power-law的趋势。并随着参数规模的倍数增长，Test Loss会线性下降，这也带来了一个启发：可以用大模型的方式提升整体业务的训练效果，或整体业务在线上的效果。

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解决远程方案 0-1 适配之后，接下来的向后兼容性其实是比较好解决的。目前看来 CUDA API 相对稳定，新版本只需要少量增量适配即可。 上面多次提到空分复用和时分复用。这里做一下详细的解释： 时分复用：顾名思义，是时间片层面的复用。这里与 CPU 的进程调度类似，在单一时间片内，只有一个 GPU 进程在运行。多个 GPU 进程之间在微观层面上是交替运行的，只能成为并发（concurrent）。

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衡量存储在这个过程中间是不是好，我们需要看的是整个训练过程中，真正用于计算的那部分时间在总时间中所占的比例。这个比例越高，说明存储的影响就越小。在不考虑其它因素、假设计算时间不变的情况下，这就是要求让存储的影响时间变短。 checkpoint 不一定每个 epoch 都保存，且是对存储系统比较友好的顺序大 I/O，整体耗时占比较小，一般分析时会忽略它的影响。

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文案写作 自动修图 自动生成ppt 智能驾驶 …… 和大家分享你的想法吧~ ✨一期活动回顾： 盖楼大赛第一期 | 大模型训练师：对话测试时你总结比较好用的 Prompts？

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例如，Prompt Oil painting portrait of [cat: rabbit: 0.5] ，采样步数为30时，表示1-15步Prompt为 Oil painting portrait of cat ，16-30步Prompt为 Oil painting portrait of rabbit 。

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french braid 脏辫 dreadlocks 辫子刘海 braided bangs 发髻 hair bun 呆毛 ahoge 漂浮的头发 floating hair 直发 straight hair 鲍勃头（雷姆式） bob 龙须刘海 slut strands 黑色头发（羽化前） black hair 白发 white hair 不对称双马尾 uneven twintails 兔子耳朵 rabbit

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最后 本次的体验结束，主要还是根据百度智能云的官方文档来进行简单的模型训练和了解国内大模型的应用，总体体验还是比较好的，之后有机会会进行更深层次的应用 评论 相关推荐 【新人报道】千帆社区上线系列活动发布啦 百度智能云千帆社区 2023.09.11 7944 21 16 盖楼大赛第一期 | 大模型训练师：对话测试时你总结比较好用的 Prompts？

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