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Llama3.1共开源了8B、70B、405B三种参数量的模型,三个模型具体信息如下图,其中405B除了BF16精度,还有FP8量化版模型,针对8B额外开源了经...
由于注意力机制的二次复杂度,举例来说(如图1 a 所示),在单台装有 A100 的机器上为 LLaMA-3-8B 提供服务时,如果提示有 30 万个 token...
结束符是一个句子(prompt)的结尾标记,再大语言模型中,句子中的每个单词都会被编码成数字才能被模型处理。同样的,结尾标记也会被编码成一个数字。再Meta给的...
衡量语言建模能力的重要指标,通过计算给定文本序列概率的倒数的几何平均,来衡量模型对于语言的建模能力。基础公式如下:
论文地址:[2402.02750] KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache ...
词表大小从32000增加到128256,这也是导致参数量从7B增至8B的主要原因。更大的词表使得模型涵盖的语言更多、更加通用
随着大模型的发展,越来越多人员参与到大模型炼丹和实践中,但HuggingFace在国内无法方便访问,带来不少问题。
简单聊聊可以在端侧运行的 Mini CPM 2B SFT / DPO 版本的模型。
NCCL是一个Nvidia专门为多GPU之间提供通讯的通讯库,或者说是一个多GPU卡通讯的框架 ,提供了包括AllReduce、Broadcast、Reduce...
这篇文章,想分享下我日常是如何下载模型的,包括下载来源和工具使用细节,希望对折腾模型的你也有帮助。
Huggingface开源大模型排行榜: Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by HuggingFaceH...
当争议和流量都消失后,或许现在是个合适的时间点,来抛开情绪、客观的聊聊这个 34B 模型本身,尤其是实践应用相关的一些细节。来近距离看看这个模型在各种实际使用场...
本篇文章聊聊如何使用 HuggingFace 的 Transformers 来量化 Meta AI 出品的 LLaMA2 大模型,让模型能够只使用 5GB 左右...
本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容...
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。...
数据准备是模型训练的基础,本教程将详细介绍Transformer在自然语言处理任务中的数据准备过程。我们将以文本分类任务为例,手把手教你如何获取质量好的语料,进...
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Trans...
Transformer是2017年由Google团队在论文《Attention Is All You Need》中提出的一种全新的神经网络架构,主要用于自然语言...
huggingface 相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及,后续补充。这里以一个模型为例,完成从模型介绍到加载、运行的完整过程,作为我们熟悉 huggingf...