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- **使用数据库存储**:将大量的知识、信息和历史交互数据存储在数据库中。例如,将常见问题及其答案、领域知识、用户的历史提问和回答等存储在关系型数据库或非关系...
在 LaTeX 中,要显示下划线 `_` ,需要在前面加上反斜杠 `\` 进行转义,即 `\_` 。
Layer2是一种区块链扩容解决方案,旨在解决区块链网络,特别是以太坊等公链面临的**交易拥堵和高手续费**等问题。以下是关于Layer2的详细介绍:
- **Student Member(学生会员)**:相关专业的本科生或研究生可申请,交钱即可参加,有Student member和Graduate Stude...
- **一站式科研流程**:由 LLM 驱动,涵盖**文献综述、实验、报告**撰写三个阶段。用户只需提供科研想法和笔记,就能快速获得**研究报告和代码**,相比...
“Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space” 介绍了...
RAG技术是先从知识库中检索出与问题相关的文档片段,然后将这些检索到的**文档片段与问题**一起输入到LLM中进行回答。具体过程如下:
- **简介**:基于画布和节点拖拽连接方式构建程序控制流和测试应用,支持多种大语言模型,如GPT、千问、千帆、星火等系列模型,提供直观的用户界面和灵活的API...
HBM2e是**高带宽内存第二代增强版**(High Bandwidth Memory 2 Enhanced)的缩写。它是一种基于3D堆栈工艺的高性能半导体存储...
TextGrad把LLM的应用视为一个**计算图**,自然语言充当了实现不同组件间“梯度”传递的媒介。它借助从**语言模型的输出向所有可能的早期组件进行反向传播...
TextGrad不专门用于提示词工程。虽然它在提示词工程方面有很好的应用效果,但它的功能和应用场景远不止于此,具体如下:
- 尽管数据集的范围是0 - 2,但可以通过一些简单的数学变换来扩充数据。例如,对于数值型数据,可以对每个数据点进行微小的随机扰动。如果数据是整数,可以在原始数...
在大型语言模型(LLM)中,tokens是文本处理的基本单位,它可以是**一个单词、一个字符、一个标点符号,或者是一个特殊的标记**。以下是关于tokens的详...
PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning,参数高效微调)是一种用于优化大型预训练模型微调的技术,旨在提高模型在新任务上的性能,同...
- **随机划分**:将FFN中的神经元随机地均匀划分为多个子集,每个子集独立组成一个专家。例如在LLaMA-MoE模型的构建中,采用**非重叠随机拆分法**,...
- **适用场景**:**适用于模型规模相对较小,能够在单个计算设备(如 GPU)上完整运行**,但训练数据量巨大的情况。例如在大规模图像分类任务中,常见的卷积...
- **提高计算资源利用率**:流水线并行可以将模型的不同部分分配到不同的计算单元(如 GPU)上,使这些计算单元能够同时工作。例如,对于一个具有多个层的神经网...
使用模型并行和流水线并行之后会涉及到一个模型切分细粒度的问题,先切分多头(并行执行),每一个多头在切分不同阶段(串行执行)。这种情况下GPU的细粒度是多少
混合并行策略是在深度学习模型训练过程中,综合运用多种并行技术来加速训练过程的方法。以下是常见的并行技术以及混合并行策略的举例: