在大模型训练过程中，异常值处理是特征工程中不可忽视的关键环节。最近在处理一个推荐系统数据集时，我踩了一个典型的坑：直接使用Z score方法删除异常值导致了严重的数据偏差。 问题重现 原始数据包含用户点击时间戳，其中存在大量异常值（如201...

在大模型训练中，数据预处理的自动化测试是确保数据质量的关键环节。本文将分享一套完整的自动化测试策略，涵盖数据清洗、特征工程等核心步骤。 核心测试框架 首先建立数据质量检查清单： 1. 缺失值检测 2. 异常值识别 3. 数据类型验证 4. ...

多模态模型中的信息编码策略踩坑记录 最近在设计一个多模态大模型架构时，遇到了一个经典的编码问题：如何有效融合图像和文本信息。经过多次实验，我总结出一套可复现的编码策略。 问题背景 我们尝试构建一个图像 文本联合训练系统，目标是实现跨模态检索...

在多GPU训练中，内存带宽瓶颈往往是性能调优的隐形杀手。本文将通过实际案例分享如何识别并解决这一问题。 现象识别 当训练过程中出现显存使用率高但训练速度缓慢时，很可能是内存带宽瓶颈。可以通过NVIDIA SMI工具监控GPU显存使用率与内存...

大语言模型安全审计工具开发 在大语言模型快速发展的背景下，安全审计成为保障模型安全运行的关键环节。本文将介绍如何构建一个基础的安全审计工具框架。 安全审计工具架构 python import json import re class LLM...

LLM对抗训练中的样本生成策略 在大模型安全防护体系中，对抗训练是提升模型鲁棒性的重要手段。本文将探讨如何在开源大模型安全社区框架下，构建有效的对抗样本生成策略。 对抗样本生成原理 对抗样本生成的核心在于通过微小扰动破坏模型决策边界。基于梯...

大语言模型输入长度限制策略的实用性分析 背景 在实际部署的大语言模型应用中，输入长度限制是常见的安全防护措施。本文通过实验验证不同输入长度限制策略对模型安全性和性能的影响。 实验设计 我们使用LLaMA 2 7B模型进行测试，针对以下三种输...

模型压缩策略对比：剪枝 vs 量化 在Transformer模型推理优化中，剪枝和量化是两种主流的模型压缩技术。本文通过实际案例对比这两种方法的效果。 剪枝策略实现 剪枝通过移除网络中不重要的权重来压缩模型。使用PyTorch实现简单结构化...

Kubernetes节点亲和性与模型服务调度踩坑记 最近在Kubernetes上部署TensorFlow Serving服务时，遇到了一个令人头疼的问题：模型服务总是调度到错误的节点上，导致推理性能下降。 问题背景 我们使用TensorFl...

大模型训练数据预处理优化策略 在大模型训练过程中，数据预处理往往被忽视，但却是影响训练效率和模型效果的关键环节。本文分享几个踩坑总结的优化策略。 1. 数据清洗的并行化处理 常见的文本清洗问题： 去除特殊字符、HTML标签等 统一编码格式 ...