什么是大模型训练中罕用的提升算法 (什么是大模型概念)

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• 什么是大模型训练中罕用的提升算法？
• 提升算法笔记（二）提升算法的分类
• 什么是提升设计数学模型

什么是大模型训练中罕用的提升算法？

在大模型训练环节中，罕用的提升算法重要包含以下几种：1. 梯度降低法：用于提升神经网络的损失函数，经过逐渐降级神经网络的参数，以最小化损失函数。

2. 随机梯度降低法：在训练大模型时，或许会出现梯度隐没或爆炸的疑问，随机梯度降低法经过在每次降级时参与随机性，防止了这个疑问的出现。

3. Adam提升器：一种罕用的自顺应学习率提升算法，可以更好地处置大规模数据和复杂模型，提高训练效率。

4. 共轭 gradient 梯度方法：如 AdamX 算法，经过应用共轭梯度的方法，可以更快地找到最优解，提高训练速度。

5. 网格搜查：在大规模模型训练中，经过网格搜查来选用最优的超参数组合，可以提高模型的训练成果和精度。

以上这些算法在详细经常使用时，须要依据模型的类型、数据的特点和性能需求启动选用和调整。

提升算法笔记（二）提升算法的分类

（以下形容，均不是学术用语，仅供大家快乐的浏览） 在分类之前，咱们先罗列一下经常出现的提升算法（不然咱们拿什么分类呢？）。

1遗传算法Genetic algorithm　2粒子群提升算法Particle Swarm Optimization　3差分退化算法Differential Evolution　4人工蜂群算法Artificial Bee Colony　5蚁群算法Ant Colony Optimization　6人工鱼群算法Artificial Fish Swarm Algorithm　7杜鹃搜查算法Cuckoo Search　8萤火虫算法Firefly Algorithm　9灰狼算法Grey Wolf Optimizer　10鲸鱼算法Whale Optimization Algorithm　11群搜查算法Group search optimizer　12混合蛙跳算法Shuffled Frog Leaping Algorithm　13烟花算法fireworks algorithm　14菌群提升算法Bacterial Foraging Optimization　以上提升算法是我所接触过的算法，没接触过的算法不能随意下论断，知之为知之，不知为不知。

其实到目前为止提升算法或许曾经有几百种了，咱们无法能也不须要片面的了解一切的算法，而且提升算法之间也有较大的特性，深化钻研几个之后再看其余提升算法上手速度会灰常的快。

提升算法从提出到如今不过50-60年（遗传算法1975年提出），虽种类单一但大多较为相似，不过这也很反常，比拟香蕉和人的基因相似度也有50%-60%。

当然算法之间的相似度要比香蕉和人的相似度更大，毕竟人家都是提升算法，有着相反的指标，只是成功模式不同。

就像条条大路通罗马，咱们可以走去，可以坐汽车去，可以坐火车去，也可以坐飞机去，不论经常使用何种模式，咱们都在去往罗马的路上，也不会说坐飞机去要比走去更好，交通工具只是一个工具，最终的方案还是要看咱们的选用。

下面罗列了一些经常出现的算法，即使你一个都没见过也没相关，前面会对它们启动详细的引见，然而对前面的分类或许会有些许影响，不过疑问不大，就先当总结看了。

再对提升算法分类之前，先引见一下算法的模型，在笔记（一）中绘制了提升算法的流程，不过那是个较为便捷的模型，此处的模型会愈加复杂。

下面说了提升算法有较大的相似性，这些相似性重要体如今算法的运转流程中。

提升算法的求解环节可以看做是一个集体的生活环节。

有一群原始人，他们要在朝外中寻觅食物，一个原始人是这个集体中的最小单元，他们的最终指标是寻觅这个环境中最容易失掉食物的位置，即最易存活上去的位置。

每个原始人都去独自寻觅食物，他们每团体每天失掉食物的战略只要采集果实、制造圈套或许守株待兔，即在一天之中他们不会扭转他们的位置。

在下一天他们会依据自己的战略变卦自己的位置。

到了某一天他们又聚在了一同，选用了他们到过的最容易失掉食物的位置定居。

一群原始人=提升算法中的种群、集体；　一个原始人=提升算法中的集体；　一个原始人的位置=提升算法中集体的位置、基因等属性；　原始人变卦位置=提升算法中总群的降级操作；　该位置失掉食物的难易水平=提升算法中的顺应度函数；　一天=提升算法中的一个迭代；　这群原始人最终的定居位置=提升算法所得的解。

提升算法的流程图如下： 对提升算法分类得有个规范，依照不同的规范分类也会失掉不一样的结果。

首先说一下我所经常使用的分类规范（灵活降级，有了新的感悟再加）： 按由来分类比拟好了解，就是该算法受何种现象启示而发明，实质是对现象分类。

可以看出算法依据由来可以大抵分为有人类的实践发明而来，向生物学习而来，受物理现象启示。

其中向生物学习而来的算法最多，其余类别由于举例有偏向，不是很准确，而且物理现象也经过人类总结，有些与人类现象相交叉，但仍将其独立进去。

类别分好了，那么为什么要这么分类呢？　当然是由于要凑字数啦，啊呸，当然是为了更好的了解学习这些算法的原理及特点。

向生物生活学习而来的算法必定是一种行之有效的方法，能够保障算法的效率和准确性，由于，假设经常使用该战略的生物无法存活到咱们可以对其启动钻研，咱们也无法得悉其生活战略。

（而这也是一种幸存者偏向，咱们只能看到行之有效的战略，但并不是咱们没看到的战略都是渣滓，毕竟也出现过小行星撞地球这种小概率消灭性事情。

讲个冷笑话开cou心zhi一shu下:一只小恐龙对他的小同伴说，好开心，我最青睐的那颗星星越来越亮了（完）。

）然而由于生物的局限性，人们所发明出的算法也会有局限性：咱们所熟知的生物都生活在三维空间，在这些环境中，影响生物生活的条件比拟有限，反响到算法中就是这些算法在处置较低维度的疑问时成果很好，当遇到超高维（维度>500）疑问时，结果或许不容失望，没做过试验，我也不敢乱说。

按降级环节分类相对复杂一点，重要是依据提升算法流程中降级位置操作的模式来启动分类。

降级位置的操作按我的了解可大抵分为两类：1.追随最优解；2.不追随最优解。

还是下面原始人的例子，每天他有一次性去往其余位置狩猎的时机，他们驳回何种模式来选择当天自己应该去哪里呢？ 假设他们的战略是“追随最优解”，那么他们选取位置的模式就是按必定的战略向集体已知的最佳狩猎位置（历史最佳）或许是以后集体中的最佳狩猎位置（当天最佳）接近，至于是直线跑过去还是蛇皮走位绕过去，这个要看他们集体的战略。

当然，他们的目的不是在最佳狩猎位置汇合，他们的目的是在过去的途中看能否能发现愈加好的狩猎位置，去往曾经到过的狩猎地点再次狩猎是没无心义的，由于每个位置失掉食物的难易水平是固定的。

有了指标，大家都会朝着指标行进，总有一日，大家会在谋个位置左近相聚，相聚虽好但不利于后续的寻食容易堕入部分最优。

什么是部分最优呢？假定在以后环境中有一“桃花源”，领有上帝视角的咱们知道这个中央就是最适宜原始人们生活的，然而此地入口隐蔽“山有小口，好像若有光”、“初极狭，才通人。

”，是一个难以发现的中央。

假设没有任何一个原始人抵达了这里，大家向着已知的最优位置接近时，也难以发现这个“桃源之地”，而当大家越聚越拢之后，“桃源”被发现的或许性越来越低。

只管原始人们失掉了他们的解，但这并不是咱们所求的“桃源”，他们汇集之后失去了寻求“桃源”的或许，这群原始人便堕入了部分最优。

假设他们的战略是“不追随最优解”，那么他们的战略是什么呢？我也不知道，这个应该他们自己选择。

毕竟“是什么”比“不是什么”的范围要小的多。

总之不追随最优解时，算法会有自己特定的步骤来降级集体的位置，有或许是随机在自己左近找，也有或许是随机向他人学习。

不追随最优解时，原始人们应该不会极速汇集到某一处，这样一来他们的选用更具多样性。

依照降级环节对下面的算法分类结果如下 可以看出下面不追随最优解的算法只要遗传算法和差分退化算法，他们的降级战略是与退化和基因的重组无关。

因此这些不追随最优解的算法，他们大多依据退化实践降级位置（基因）我把他们叫做退化算法，而那些追随集体最优解的算法，他们则大多依赖集体的配合单干，我把这些算法叫做群默认算法。

目前我只总结了这两种，分类方法，假设你有愈加低劣的分类方法，咱们可以交换一下：目录 上一篇 提升算法笔记（一）提升算法的引见 下一篇 提升算法笔记（三）粒子群算法（1）

什么是提升设计数学模型

提升设计数学模型是应用数学方法和计算机技术，对工程设计、消费方案、资源性能等实践疑问启动提升的一种数学模型。

提升设计数学模型通常由以下几个部分组成：

1、决策变量：提升设计的外围是决策变量，它是须要求解的指标函数的变量。

决策变量可以是延续的或团圆的，取决于疑问的性质和要求。

2、解放条件：提升设计须要在满足必定解放条件下启动。

解放条件可以是等式解放或不等式解放，也可以是团圆解放或延续解放。

这些解放条件限度了决策变量的取值范围，使得提升设计愈加复杂。

3、指标函数：提升设计的指标是最大化或最小化某个指标函数。

指标函数可以是收益函数、老本函数、期间函数等，取决于疑问的实践需求。

4、求解方法：提升设计须要借助必定的数学方法和计算机技术启动求解。

罕用的求解方法包含梯度降低法、牛顿法、遗传算法等。

这些方法依据疑问的性质和要求，驳回不同的提升战略和算法，寻觅最优解。

提升设计数学模型在各个畛域都有宽泛的运行，如工业制造、物流运输、金融投资等。

经过建设提升设计数学模型，可以有效地处置实践疑问，提高消费效率、降低老本、参与收益等。

同时，提升设计数学模型还可认为决策者提供迷信依据和允许，协助他们做出愈加正当和有效的决策。

提升设计数学模型的案例

1、消费方案疑问：某制造企业须要制订消费方案，以满足市场需求并最大化利润。

提升设计数学模型可以协助企业确定最佳的消费方案，包含消费数量、消费批次和消费期间等，以成功最大利润。

2、航线提升疑问：航空公司须要提升航线网络，以提高航班频率、降低老本并提高客户满意度。

提升设计数学模型可以协助航空公司确定最佳的航线组合、航班时辰表等，以提高效率和降低老本。

3、投资组合提升疑问：投资者须要选用不同的股票、债券等资产来构建投资组合，以成功危险和收益的平衡。

提升设计数学模型可以协助投资者确定最佳的投资组合，以最大化收益或最小化危险。