解决AI模型中的“Out of Memory”错误：优化内存使用技巧 大家好，我是默语，今天我们来聊聊在AI模型训练中经常遇到的一个难题——“Out of Memory”错误。...这个问题常常让许多开发者头疼不已，但别担心，本文将深入剖析这个问题的成因，并提供一系列有效的解决方案，帮助你优化内存使用，提升模型训练效率。 为什么会出现“Out of Memory”错误？...在进行AI模型训练时，数据集的庞大和模型的复杂性往往会导致内存使用量激增。如果不加以控制，很容易出现“Out of Memory”的错误，导致训练过程中断。...内存回收：在训练过程中定期调用垃圾回收机制，释放不必要的内存占用。 实际案例分析 在实际应用中，某团队在训练一个大型图像识别模型时，遇到了“Out of Memory”错误。...更多推荐阅读： AI模型的过拟合问题及解决方法 处理AI训练数据中的数据偏差 AI模型在实际应用中的推理速度优化指南
报错信息 ---- 在 【开发环境】Ubuntu 安装 Visual Studio Code 开发环境 ( 下载 Visual Studio Code 安装器 | Ubuntu 安装 deb 包 ) 博客中..., 在 Ubuntu 中安装了 Visual Studio Code 开发环境 , 发现出现如下问题 : 在 ROOT 用户下无法打开 " Visual Studio Code 开发环境 " ; 下面是点击了很多次...VSCode 图标 , 都无法启动软件 ; 二、解决方案 ---- 官方不推荐在 root 用户下打开 VSCode ; 网上搜索了下解决方案 : 方案一 : 使用 sudo code --user-data-dir...--no-sandbox --unity-launch' 配置 , 然后执行 source ~/.bashrc 命令刷新配置 ; 切换到非 root 用户后 , 成功启动 VSCode ; 在命令行中..., 执行 code 命令 , 即可启动 Visual Studio Code 开发环境 ;
不错，这个模型一经发布，让很多人沉迷而无法自拔，就连马斯克都来了一句：「很多人陷入了该死疯狂的 ChatGPT 循环中。」...由于大家太过热情，试用网站已经崩了：「我们的需求异常旺盛。请稍等，我们正在扩充我们的系统。」...试用地址：chat.openai.com 方法 ChatGPT 使用与 InstructGPT 相同的方法——用人类反馈强化学习 (RLHF) 训练模型，但数据收集设置略有不同。...ChatGPT 使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手，AI 训练员可以访问模型编写的对话回复，以帮助 AI 调整回复内容。...此外，该研究还使用近端策略优化算法（PPO）微调模型，并对整个过程进行了几次迭代。 ChatGPT 对 GPT-3.5 系列中的某个模型进行了微调，该模型于 2022 年初完成训练。
本文将分享训练ChatGPT（最新GPT-4模型版本）并生成报告的全过程，并就ChatGPT使用过程中存在哪些常见的问题，如何使用ChatGPT来最大化提升学习、工作效率等问题进行探讨。...快速扩充内容最省时的做法是，直接要求ChatGPT对生成内容进行补充，可利用“扩充”、“延伸”、“具体说明”等关键词，并限定扩充篇幅。...例如在美国部分政策内容的训练过程中，ChatGPT在最初短短的4点回答中就犯下一个明显错误：编造美国政府成立AI政策办公室的不实政府行为。...而四点回答中唯一正确的回答竟是承认上一问生成内容所产生的错误。...这类编号错误并不影响我们对于ChatGPT的实际使用，但可作为一个很好的示例印证我们关于ChatGPT分散式任务拼接机制的假设。
数据增强（Data Augmentation）:通过生成新的训练数据来扩充数据集，提高模型泛化能力。常用技术有图像翻转、随机裁剪、颜色变换等 11....人工智障(Artificial Stupidity,AS):指由于设计缺陷或程序错误而导致人工智能系统做出愚蠢的行为或错误的决策。15....这些是AI及深度学习的基石。2. 学习数学基础。包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。这些数学工具在AI和深度学习中无处不在。3. 学习机器学习基础。...包括感知机、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。深度学习是AI领域最活跃和成功的分支。5. 学习Python与深度学习框架。如TensorFlow、PyTorch、MXNet等。...计算机视觉也是AI发展最成功的领域。8. 持续关注行业前沿技术与应用。如强化学习、GAN、迁移学习等。并在实践中运用这些技术。9. 不断实践与总结。通过实际项目去运用所学知识并不断练习和总结提高。
复旦大学的研究人员在一项新研究中，展示了两种开源的LLM具备自我克隆的能力。 在没有人类帮助的情况下，AI成功实现自我复制，这不仅是它超越人类的关键一步，也是「流氓AI」出现的早期信号。...它们还会利用这种能力逃避关闭指令，不断创建复制链以增强生存能力，这极有可能导致AI数量失控。 一旦AI实现自我复制，这条成功复制的链条，可能催生出一种人类无法掌控的AI物种。...在分析成功与失败复制尝试的轨迹后，研究者发现了一些AI系统的意外行为。 例如，在一次失败的复制过程中，AI系统尝试了多种办法，却始终无法启动LLM服务器。...举例来说，LLM为了启动复制体，需要检查连接端口8001是否可用。 于是，它依次尝试使用 lsof、netstat、ss 这三种常用的网络检查工具。可无奈的是，测试环境中并没有安装这些工具。...在尝试过程中，AI 系统不断收到「命令未找到」的错误提示。但AI系统并未就此放弃，而是自己动手编写Python 代码。 经过7轮反复尝试，它终于把语法错误修正过来，确定端口8001处于空闲状态。
复杂计划 目前所有示例的执行方式都属于顺序式，即计划中的下一个行动要在前一个行动完成后才会执行。然而，顺序执行只是多种控制流中的一种，此外还有并行、条件语句以及for循环等。...这种方法最初由ReAct提出，如今已成为智能体中的常见模式。在每个步骤中，智能体都要解释其思维过程（即做计划），随后采取行动，再分析行动产生的结果（即反思），如此循环，直至任务完成。...其中最常见的规划失败情况是工具使用出现问题。 智能体生成的计划可能出现以下错误： 使用无效工具：例如，生成的计划包含「bing_search」，但工具清单中无此工具。...工具选取失败 工具失败是指使用了正确工具，但工具输出结果错误。若智能体仅生成高层次计划，并通过翻译模块将每个计划中的动作转化为可执行命令，那么失败可能源于翻译错误。...在对比AI智能体和人类操作员时，要记住人类和AI的工作方式差异很大，对人类高效的方法，对AI可能并不高效，反之亦然。
AI负责加速代码实现，但人类的专业知识确保代码的可维护性。 而初级工程师就经常错过这些关键步骤。...实际情况通常是： 尝试修复一个小错误——> AI提出了一个似乎合理的更改——> 这个更改破坏了其他一些东西——> 要求AI修复新问题——> 又产生了两个新bug——> 无限循环 这个循环对于非工程师来说尤其痛苦...「信任但验证」模式 使用AI生成初始代码；手动审查所有关键路径；边缘案例的自动测试；定期安全审计。 AI的真正前景？ 尽管存在这些挑战，但作者对AI在软件开发中的作用持乐观态度。...智能体系统不仅可以响应提示，还将以越来越高的自主性规划、执行和迭代解决方案。 比如Anthropic的Claude能够使用计算机，或者Cline自动启动浏览器和运行测试的能力。...在调试过程中，智能体系统不仅给出修复bug的建议，还可以： 主动识别潜在问题、启动和运行测试套件、检查UI元素并捕获屏幕截图、提出并实施修复、验证解决方案是否有效。
在这些代码中，AI当然也犯了一些错误。有时变量从未被使用。其他时候，有些变量没有更早定义。但Karpathy对这个结果感到满意。 “这些代码总体上看起来非常棒。...然后，AI生成了自己的代码。下面是定义初始化: ...使用布尔表达式： ...并创建数组： 如果仔细观察数组，你会发现有一个语法错误。...AI和人类程序员将在编程中扮演互补的角色 人工神经网络的一个问题是它们使用的算法是“黑盒”，这意味着它们内部的工作方式太过复杂。...特斯拉的AI总监Andrej Karpathy认为，对于大多数应用领域，我们永远无法得到完全由AI驱动的100%精确的模型。...我们可以肯定的是，在不久的将来，AI和人类程序员将在编程中扮演互补的角色。AI的工作可能是处理重复性的、耗时的任务，这些任务需要机器优异的精确性。机器可以避免由于人为因素而产生的语法错误或设计错误。
允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 标题说的姿势，的的确确指的是姿势。...这个项目名叫Vocalytics，使用机器学习方法分析演讲视频，然后针对你的演讲肢体动作和姿势提供反馈，包括手势、体态等等。未来这个项目还将继续扩充到视线、面部表情和其他非语言手势等方面。...这个项目的最终目标，是训练一个演讲姿势的AI教练，可以让你拥有更好的身体语言。在目前的演讲课程中，人类专业教练正在提供这方面的知道。...Vocalytics的算法训练使用了微软的数据集，此外还是用来来自Facebook的两个工具：深度学习框架Caffe和React.js库。 当然，这个AI并不能对你的演讲内容提供建议。...这个项目会在演讲速度、用词、情绪分析、语法错误等方面提出建议。也会把你的演讲风格和奥巴马、曼德拉、塔夫脱等进行比较。 这个项目使用了IBM Bluemix API将音频输入转换为文本进行分析。
如果模型无法识别某人可能在虚张声势，或者精准识别其他玩家某步棋中的攻击性，它显然会很快输掉比赛。...CICERO基于一个27亿参数的类BART语言模型，该模型根据来自互联网的文本进行预训练，并使用 webDiplomacy.net上在线玩的4万多场外交游戏的数据集进行了扩充。...「西塞罗在使用自然语言与外交人员谈判方面非常有效，以至于他们往往更喜欢与西塞罗合作，而不是其他人类参与者。」Meta在自家的Twitter中表示。...Meta AI副总裁兼首席人工智能科学家严乐存则认为，「能够在像外交这样战略极其复杂的游戏中上演人类级别的表现，预示了人类与人工智能合作的巨大潜力」。...当然，就连Meta自己也承认「CICERO还不够完美」——在游戏的某些重要时刻，CICERO经常会出现十分离谱的错误。
开放的平台可以提供给开发者更好的资源和技术，帮助开发者进一步推出更好的产品，也就是给使用者提供改善生活更加便捷、有效的AI技术，而使用者的良好体验也将反哺平台，最终形成一个三方互相促进的良性循环。...开放、多元的双层红利 这种良性循环不仅对科大讯飞有利好，也对整体的AI产业有着诸多裨益。 对于科大讯飞自身来说，最主要的是这种三方促进的循环可以助力自身AI生态的建设。...阿里的生态吸引了很多的消费者常驻其中，而科大讯飞的AI生态同样也正在发挥这样的功效，也可以将使用者进一步稳固在自身的平台之中。 而对于整个AI行业来说，这种循环也会有很大的积极影响。...首先这种循环助力了众多小型AI企业的成长。通过循环之中的互相促进，小型AI企业可以有更好的成长机会，而越来越多的AI企业成长起来之后，将会让整个AI行业更加多元化，同时也提供给使用者更多的选择机会。...归根到底就是：人们的一些精细化需求还很难被AI技术满足。 而这也是AI行业即将进入的下一个阶段，如何在生活中更加细节的地方满足使用者的需求。
François Chollet指出，智能爆炸的基本前提——即将出现的“种子AI”具有超过人类的解决问题能力，导致突然的、递归的、失控的智能提升循环——是错误的。...而后，这个种子AI会开始设计更好的AI，启动一个递归的自我改进循环，很快就会将人类的智能抛开，在短时间内超越好几个数量级。...智能爆炸的基本前提——即将出现的“种子AI”具有超过人类的解决问题能力，导致突然的、递归的、失控的智能提升循环——是错误的。...编写软件显然使软件编写成为可能：首先，我们编写了编译器，可以执行“自动编程”，然后我们使用编译器开发实现更强大编程范例的新语言。我们使用这些语言来开发高级开发人员工具——调试器，IDE，错误预测器。...人类智慧在很大程度上是外化的，不是在大脑中，而是储存在文明中。 由于存在瓶颈、收益递减、来自大背景中的反作用，递归自我完善系统无法在实践中取得指数级的进展。
XAgent是一个可以实现自主解决复杂任务的全新AI智能体，以LLM为核心，能够理解人类指令、制定复杂计划并自主采取行动。 传统智能体通常受到人类定制规则的限制，只能在限定范围内解决问题。...3 人机协作：智能体交互新范式 虽然 AutoGPT 在一定程度上突破了传统 GPT 模型的局限性，但它仍然存在死循环、错误调用等执行出错的现象，需要人工干预才能解决。...对于一个智能体而言，“是否能够与人类协作”也是体现其智能程度的重要指标。 首先，XAgent 具备直观的界面，用户可以直接覆盖或修改它提出的建议，从而将AI效率与人类的直觉和专业知识有效结合。...这种交互范式，将 AI 的自主性与人类的智慧有机融合，展示了人与 XAgent 之间的全新的协作关系。...高效：系统可以根据需求和使用模式启动、停止和重启节点，实现最佳资源使用。 可扩展：方便管理代码，调试和扩展性更强。
关键期望特性： 自主性: 代理应该独立于人工指导运行，根据预定义规则或AI驱动的算法执行任务，无需来自人类的提示或指示 主动性: 代理需要能够根据不断变化的条件或模式来预测需求、启动行动或提出建议...以下是流程的工作方式： AI 生成: AI 根据覆盖率报告中确定的差距生成代码。 执行和错误处理: 生成的代码在容器中执行，并在其中检测错误。...反馈循环: 如果发现错误，AI 会接收该反馈并改进其生成的代码，从而创建一个持续改进循环。 持续集成平台的作用 将工作流集成到 CI 管道中，允许在每次将新代码推送到存储库时自动测试生成的单元测试。...这确保了每个代码提交都经过质量和正确性验证，从而降低了将错误引入生产环境的风险。 自纠正循环 这里的关键创新是创建一个自纠正循环，其中 AI 生成的代码在每次迭代中都会得到改进。...循环的工作方式如下： AI 根据输入数据生成初始解决方案。 执行代码，并返回错误（如有）。 将这些错误反馈到 AI 模型中，使其能够改进下一次迭代。
推一下眼镜的表情富含深意…… 一战成名的 LSTM 要了解 LSTM，还得从循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）开始说起。...完成每天 45 亿次的翻译；Google 29% 的数据中心计算能力使用 LSTM（CNN 仅占 5%）；LSTM 不仅改善了近 10 亿部 iPhone 手机中的 Siri 和 QuickType...但这种设想受限当时的计算性能力无法进得到充分验证。 坚信 AGI 一定能实现的背后，是他坚信「我们生活在一个矩阵式的计算机模拟中」的理念。「这就是我的想法，因为这是对一切事物最简单的解释。...为此，Schmidhuber 曾经预言：「要么你变成了一个真正不同于人类的东西，要么你出于怀旧的原因依然以人的身份存在。但你不会成为一个主要的决策者，你不会在塑造世界的过程中扮演任何角色。」...这让泛化对空间中数据点的测量误差容忍度更大，再结合作为非线性扩充的「内核技巧」（kernel trick），支持向量机算法就成了机器学习中的重要支柱。
实践演练接下来需要使用 AutoGPT 实现几个 ChatGPT 无法实现的需求：生成一个文件。连接外网，查询信息，并生成 Excel 结果。...注意事项提示词要明确一些，并且在过程中，需要不停的确认 Command 是否正确。注意避免让 AutoGPT 陷入死循环中。...生成文件使用过 ChatGPT 的同学应该都知道 ChatGPT 只能生成文本类结果，是无法直接生成文件的。...接下来就使用 AutoGPT 进行写入文件操作：进入项目，启动虚拟环境：source venvAutoGPT/bin/activate执行启动命令：....但是其实 AutoGPT 在火爆过一阵之后，人们，尤其是开发者，也发现其问题所在比如：它可能会卡住，或者在一个已经有解任务中不停循环求解。花费超出预期的 token 使用量。
通过精心设计提示和上下文，LLM Agent 可以在这种循环中保持方向感，不断朝着最终目标逼近。工具使用与计算机操作赋予 Agent 行动能力的关键是在需要时调用外部工具或执行计算机操作的能力。...总体而言，让Agent学会用工具，就像教会AI使用人类的双手和眼睛，它是实现从语言到行动的桥梁，也是当前Agent技术最具实用价值的方面之一。...比如，Agent 执行一系列步骤后可以调用内部的“Critic”模型来检查当前方案是否走偏，从而避免一直沿着错误方向行动。这类似于人类在解决问题时停下来反思。...这类似于人类的项目管理和团队合作，只不过执行者变成了一群AI。同样的理念也可扩展到人机协作的混合团队中：未来办公室里也许人类同事和AI代理共同协作完成工作，各自发挥所长。...未来，配备LLM Agent的大型机器人可以在工厂、仓库中自主协作完成生产任务；服务型机器人可以听懂人类口头指令，灵活应对家庭中的杂务。
在NLP中，Prompt通常用于生成文本，例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。在AI中，Prompt则用于训练模型，以使其能够理解和生成人类语言。...依赖语境：在多轮交互中，Prompt需要能够正确理解上下文信息，否则可能会导致理解错误。...无法处理新情况：Prompt依赖于语料库和模型进行解析，对于新情况或者未预料的场景，Prompt可能会出现无法识别或者误识别的情况。...然而，由于自然语言的多样性和复杂性，Prompt在解析指令时可能存在精度问题。因此，在未来的发展中，需要不断扩充语料库和优化语义模型，以提高Prompt的识别精度。...在NLP中，这些神经网络层可以包括词嵌入层、循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)等。
因此，AutoGPT 从根本上改变了 AI 与人类之间的交互方式，人类不再需要发挥积极作用，同时仍然保持与 ChatGPT 等其他 AI 应用程序相同或更好的结果质量。...3.1 实时洞察 ChatGPT 使用的最新 GPT-4 模型是在与 GPT-3.5 相同的数据上训练的，该数据仅到 2021 年 9 月，你无法使用 ChatGPT 获得实时数据信息，因为你无法访问网站和在线平台来获取信息和提取信息...但在像 GPT-4 这样的 LLM 中，窗口有 4000 到 8000 个令牌的限制。因此，如果要求超出限制，模型可能无法正确遵循所有指令，或者可能偏离正切并提供不可靠的输出。...4.2 经常陷入循环 用户在使用 AutoGPT 时面临的最常见问题是它陷入循环。如果这种情况持续超过几分钟，则可能意味着你必须重新启动该过程。...[CRITICISM] 用以保证 AI 代理纠正错误并作出正确的决断。
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