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当然这里也可以使用LMDeploy的模型部署服务，其支持开箱即用的命令行对话Gradio Demo展示和Api服务，思路主要如下其会在同路径下生成一个workspace 文件夹，随后就可以直接进行对话了命令行对话lmdeploy chat turbomind workspaceGradio Demolmdeploy serve gradio workspace API服务关于模型；**箭型注意力窗口**在LMInfinit中提出，与StreamingLLM原理一致量化与稀疏 **量化**减少数据精度，压缩显存消耗 **稀疏方法**通过动态评估保留或废弃KV值，如H2O算法，保持高精度存储与计算优化 **vLLM的PagedAttention**允许在非连续内存中存储连续的K和V **Flash。
新一代大语言模型书生·浦语20InternLM2由商汤科技与上海AI实验室联合香港中文大学和复旦大学共同发布此模型在26万亿token的高质量语料上训练，具备7B及20B两种参数规格及基座对话等版本，满足不同复杂应用场景需求，并继续开源，提供免费商用授权浦语背后的数据清洗过滤技术已迭代升级至第三；Bert模型结构采用transformer encoder，双向提取特征，与GPT相似但更灵活Bert预训练使用两个任务Masked LM捕捉单词级特征，Next Sentence Prediction捕捉句子级特征Bert通过构造特殊输入，包括token句子位置embedding，精心设计预训练任务Bert的finetuning阶段简单，最多加一层神经网络，适用于不同任务。
在LMDrive中，LLM充当整个驾驶过程的“大脑”，处理由视觉编码器生成的每一帧的传感器token，理解自然语言指令，生成必要的控制信号，并预测指令是否完成LLaMA作为语言主干，与三个相关组件标记器QFormer和两个适配器一起工作，将指令和可视化token化，处理视觉信息，预测动作标记，并应用PID控制器。
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这是Vicuna与其他模型的排名情况部署Vicuna的步骤如下1 **搭建conda环境**搭建conda环境并不复杂，可以使用miniconda或Anaconda，并设置国内源Pytorch必须安装，建议从官方torch网站获取安装命令，确保安装效率2 **下载Vicuna模型**从Huggingface_lmsys仓库下载Vicuna模型，选择适合的版本目前。
BERT的工作原理类似于深度学习模型在ImageNet上的应用首先，在大规模语料库上使用Masked LM任务训练BERT，然后通过添加额外层进行微调以执行特定任务，如分类或问答例如，使用BERT在如Wikipedia这样的语料库上进行训练，然后根据自定义数据微调模型执行分类任务关键在于，分类时仅使用CLS token的输出。
UniLM模型包含了三种类型的语言模型任务，以适应不同方向的语言处理需求首先，我们有单向语言模型Unidirectional LM，其预测方式仅限于当前token及其前后能够被访问的token，通过一个对角矩阵来实现，类似于只向前或向后搜索的结构随后，双向语言模型Bidirectional LM则有所不同，它专注于padding的m。
在训练过程中，随机mask一部分token，利用上下文信息预测被mask的token，使得模型考虑token的上下文信息，提高模型对语言上下文和流程的感知能力Masked LMMLM是BERT的关键技术，通过将要预测的词遮挡起来，借助attention机制获得预测词的上下文信息，同时避免模型直接从输入中复制答案在训练过程中，随机mask。
在探索大模型世界时，我整理了一些平民化的学习笔记，记录了我在实践过程中遇到的问题以及不完善的解决方案让我们一起深入了解LLM基础主流的开源模型有ChatGLM6B的前缀LM1和LLaMA7B的因果LM2区别在于，前缀LM的attention mask允许前部分token互相影响，而因果LM严格遵循时间顺序，仅后续。
掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码每个序列以masked_lm_prob015概率进行掩码，对于被掩码的token，80%情况下替换为MASK，10%保持不变，10%则替换为词表中随机选择的单词返回结果包括掩码操作后的序列掩码token索引及真实。
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1、运行openailmhumanpreferences说明直观比较，我们运行原始RLHF代码，提供宝贵指标以验证和诊断复现设置原始TensorFlow1x代码需特定配置实现细节深入探讨与复现OAI工作相关的技术细节，如奖励与响应生成填充token调整HF transformers注解奖励模型实现与策略训练细节PyTorch Adam优化器与数值问题。
2、Equilibrium于2021年完成250万美元融资，由KR 1Signum Capital和Hypersphere Ventures等机构参与投资计划于3月8日至9日在Gateio进行首发，出售625万个Token，单价0008美元Your Open MetaverseYOM官方网站yomooo 简介YOM是一个点对点的元宇宙基础设施，允许创作者从自己的站点部署和控制自。
3、TokenPacker Efficient Visual Projector for Multimodal LLM 针对MLLM连接器的设计，文章采用与Cambrian1相似的方法，即先对齐不同尺度的视觉特征，使用交叉注意力融合，降低视觉令牌数量实验设置遵循通用原则，旨在优化连接器模型的性能基准和设置InternLMXComposer25 A Versatile Large Vision。
4、3 高效训练能力，支持序列并行，能够快速处理超长 token 的训练任务序列并行技术的加入显著提高了训练效率，使得大规模任务的完成变得更加容易4 支持多模态 MLLM 模型微调，结合 InternLM2 的强大功能，XTuner 提供了从预训练到微调的完整支持，尤其在视觉场景下的表现优异对于视觉编码器 ViT 的。
5、Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询query需要与同一sequence中其他token的键key和值value进行交互计算，存在内在依赖性因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度为了降低显存使用，前。
6、个 token 的 vocabulary 词嵌入 31 Pretraining BERT 我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练BERT相反，我们使用本节所述的两个无监督任务对BERT进行预训练这一步如图1的左半部分所示 Task #1 Masked LM 标准的语言模型只能实现从左到右或从右到左的训练。
