LLM——用于微调预训练大型语言模型（LLM）的GPU内存优化与微调
前言 GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型（LLM）通过扩展至数十亿参数，实现了卓越的性能。然而，这些模型因其庞大的内存需求，在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术，旨在估计并优化在 LLM 推理以及在多样化硬件配置上进行微调过程中的内存消耗。 首先，需要认识到大型语言模型在运行时的内存消耗主要受以下几个因素影响： 模型规模：模型拥有的参数数量直接决定了其对内...
【双曲几何-05 庞加莱模型】庞加来上半平面模型的几何属性
文章目录 一、说明二、双曲几何的上半平面模型三、距离问题四、弧长微分五、面积问题 一、说明 庞加莱圆盘模型是表示双曲几何的一种方法，对于大多数用途来说它都非常适合几何作图。然而，另一种模型，称为上半平面模型，使一些计算变得更容易，包括三角形面积的计算。 二、双曲几何的上半平面模型 双曲几何的上半平面模型具有空间 U 由所有复数组成 z 这样我（ z) > 0 , 和转化组 U 包括发送的...
【图像超分】论文复现：Pytorch实现WDSR！保姆级复现教程！代码注释详尽！完整代码和x2、x3、x4下的最优模型权重文件可以直接用！绘制论文曲线图！计算主流测试集的平均PSNR和SSIM！
人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文亮点： 详解以及实现WDSR的网络结构（包含WDSR-A和WDSR-B）、训练流程、测试流程、画图流程，代码注释详细，无论是科研还是...
REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS【大模型的协同推理】
ld TASK4-2、WebShop TASK 五、RELATED WORK六、CONCLUSION总结 前言 文章提出了ReAct方法，将推理（如链式思维提示）和行动（如行动计划生成）集成到大型语言模型（LLMs）中的研究，这在以前的研究中通常是分开探讨的。该方法通过交错生成推理轨迹和特定任务的行动步骤，使模型能够更有效地进行动态推理，并创建、维护及调整行动计划。此外，通过与外部环境（如维基百科）的...
主流大模型测试程序-用于导出算子列表
主流大模型测试程序-用于导出算子列表 一.参考链接二.下载链接三.测试程序四.算子列表 需要多少算子才能覆盖主流大模型呢,于是 基于__torch_dispatch__机制的dump方法 dump出算子及参数列表,考虑到设备内存容量,设置为一层 一.参考链接 基于__torch_dispatch__机制的dump方法python序列化、反序列化函数的参数,用于问题复现 二.下载链接 三.测试程序 i...
MLP手写数字识别(2)-模型构建、训练与识别(tensorflow)
o_categorical(train_y),to_categorical(test_y) # onehotprint(X_train[:5])print(y_train[:5]) 2.搭建MLP模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Densefrom keras import Input model =...
MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)
使用函数式API构建模型，使得模型可以处理多输入多输出。 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequent...
AI大模型探索之路-训练篇11：大语言模型Transformer库-Model组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
白话机器学习2：快速理解不同分类模型
的想法决定，而是询问了森林里的100个随机遇到的朋友。每个朋友根据自己的经验给了你一个建议。最后，你选择了被推荐次数最多的食物。 随机森林的工作原理与此类似。它是一个由很多决策树组成的模型，“森林”就是代表了很多的决策树。“随机”二字的含义是每个决策树在建立的时候都使用了随机的过程，确保它们各不相同。比如，它们可能只是考虑了随机选择的一部分数据点，或者是在分裂节点时只考虑了一部分随机选...
大模型在汽车开发行业中的应用
大模型在汽车开发行业中的应用主要体现在以下几个方面： 自动驾驶技术的推动：大模型技术在自动驾驶领域的应用，不仅加速了自动驾驶算法的训练和优化过程，还直接参与到了决策模型的构建中，使得自动驾驶技术得到了显著的发展。例如，特斯拉通过AI技术实现了车辆的自动驾驶功能，为消费者提供了更加便捷、安全的出行体验。 产品及零部件研发：大模型在汽车产品及零部件研发阶段的应用，体现在设计和验证过程中，以及材料科学、工程...