在迭代过程中，除了对原始序列可以随机抽样外， 我们还可以保证两个相邻的小批量中的子序列在原始序列上也是相邻的。假设给定长度为 T 的文本序列 x1,x2, ... ,xT（可能是词序列，也可能是字符序列），xt （1
Pile是一个英语文本语料库，由EleutherAI创建，用于训练大规模语言模型。它包括各种各样的数据集，涵盖科学文章、GitHub代码库和过滤后的web文本。训练语料库以14GB块的形式提供，你还可以下载几个单独的组件。从PubMed Abstracts数据集开始，这是PubMed上1500万份生物医学出版物的摘要语料库。!Dataset({})可以看到，这里有15518009行、2列的数据。#
llam2模型部署成本试核算
这篇教程总结了自己电脑搭建大模型的步骤，以及自动调用大模型API的步骤。最后说一下电脑所需要的配置，一般来说安装上面尺寸的大模型目前电脑都可以，不过大模型回答你的速度会有区别，电脑带有GPU显卡且显存大于等于8G的回答会比较流畅，低于这个配置的就会有些卡顿，但是不至于不能使用。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶，也是
通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。ShareGPT本身是一个与ChatGPT（GPT-4）模型的聊天记录分享平台，它托管了大量由用户挑选的对话数据集，这些聊天记录通常展示的是聊天机器人自然流
今天OpenAI对外发布了o1模型，最大的特点便是推理能力大大增强，推理速度大大变慢。传统大模型都在比拼降低响应延迟的时候，OpenAI竟然做了一个“超慢”模型。为什么会这样答案就在下面这张图里，它解释了o1的推理工作原理，也回答了它为啥变慢。o1模型的特点是在回答前进行思考，并不直接给出推理结果，响应用户之前会产生长串的内部思维链，生成不同的方法，进行验证尝试，有成功的，也有失败的，但不会展示给
前言经典RAG应用的范式与架构已经非常流行，我们可以在很短的时间内借助成熟框架开发一个简单能用的RAG应用。但是传统的RAG系统有个非常大的局限，即不善于处理复杂关系推理、总结性问题和多跳问题。因为传统RAG需要对文本进行分块，然后进行向量化存储，这种处理模式就会天然导致RAG在全局查询或总结上的表现不会太好。比如面对这样的问题，“《跨越鸿沟》这本书整体上讲了什么？请撰写一份2000字的总结”，传
HuggingFace Space体验：https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwQ-72B-preview。Modelscope创空间体验：https://modelscope.cn/studios/Qwen/QwQ-32B-preview。Modelscope开源地址：https://modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-72B-Previ
0总结1 什么是模型部署？1 部署流程：2 为什么模型部署这么复杂？3 模型部署学习建议：2 详细介绍:1 模型转换2 模型优化3 模型压缩：剪枝：蒸馏稀疏化量化：4 模型推理与部署：TensorRTOpenVINO3 模型部署优化实例：参考。
在快速发展的人工智能（AI）领域，各种名词和术语层出不穷，尤其是模型、算法、模型库和框架这些概念，这些概念构成了AI领域的技术基石，但它们之间的区别和联系往往让人难以厘清。Keras框架是由Francois Chollet开发的，是一个高层神经网络API，可以作为TensorFlow的接口使用，它以简单性和易用性而受到初学者和研究人员的青睐。PaddlePaddle支持多种深度学习模型和算法，广泛
LLM 推理任务需要大量的算力，将现代 GPU 推向极限。过去两年， LLM 训练和推理优化相关的研究进展速度惊人，每六个月就会出现新的突破。今天的分享主要，为大家介绍LLM 推理领域所必备的一些基本数学与概念，这包含了Llama3的以及，对于张量、矩阵等基本数学原理本文不会赘述。我们先来看看标准的架构。左图来自于大模型技术的起源之作《Attention is all you need》，这是一个
在性能方面，FlashInfer 在多个基准测试中表现出色，显著减少了延迟，特别是在处理长上下文推理和并行生成任务中表现出色。优化的共享前缀解码 :通过分组查询注意力（GQA）和融合的旋转位置嵌入(RoPE)注意力，FlashInfer 实现了显著的速度提升，例如在长提示解码方面，比 vLLM 的 Page Attention 实现快31倍。全面的注意力内核 :支持多种注意力机制，包括预填充、解码
本文整理抱抱脸transformers库在模型训练过程中常见实用的python代码片段，并附带大模型在线推理预测python代码，干货满满。如果对你有帮助，还请点赞关注转发~
自定义自己的数据集，对Llama2大语言模型在云GPU（AutoDL）上进行训练微调
KV Cache（键-值缓存）是一种在大模型推理中广泛应用的优化技术，其核心思想是利用缓存 key 和 value 来避免重复计算，从而提高推理效率。代价是显存占用会增加。在自注意力层的计算中，对于给定的输入序列，模型会计算每个token的key和value向量。这些向量的值在序列生成过程中是不变的。因此，通过缓存这些向量，可以避免在每次生成新token时重复计算，只需计算新token的query
自ChatGPT在2022年11月30日问世以来，各类人工智能驱动的自然语言处理模型就纷纷冒出来了，它们可以理解和学习人类的语言跟人类进行对话，并能根据聊天的上下文来进行互动。目前ChatGPT-4在某些专业知识领域已经达到甚至超过博士生的水平了。在翻译、创作、知识问答、图片生成、视频剪辑、编程、测试、检验等等领域，AI大模型可谓大放异彩！网上也议论纷纷，说以后AI要淘汰这个职业，那个职业的，搞得
在 AI 领域，推理（Inference）和训练（Training）是 AI 模型生命周期中的两个核心阶段，训练时，模型借大量数据与算法学习规律，此过程计算资源消耗巨大且耗时漫长，旨在构建精准模型。而推理则是利用已训练好的模型对新数据进行快速判断与处理，资源需求相对较少，二者差异显著却相辅相成。大家平时听到 AI 训练比较多，对于推理相对陌生，本文主要介绍模型推理的运行原理以及与训练的差异，让读者
大型语言模型（LLM）的高吞吐量服务需要一次处理足够多的请求。然而，现有的系统很难做到这一点，因为每个请求的键值缓存（KV 缓存）内存都很大，并且动态地增长和收缩。当管理效率低下时，碎片和冗余复制会严重浪费此内存，从而限制批处理大小。为了解决这个问题，我们提出了，这个注意力算法的灵感来自经典的虚拟内存和操作系统中的分页技术。在此基础上，我们构建了 vLLM，这是一个 LLM 服务系统，它实现了（1
该项目旨在为各种大语言模型（LLM）在生产环境中的部署和可观测性提供一个标准的解决方案，用最简单直接的方式把大语言模型（LLM）部署到云端或本地，并且可以放心地用于生产环境中，此外还提供了进一步的能力来让用户更加方便地基于大语言模型（LLM）构建更强大的 AI 应用。OpenLLM是一个用于在生产环境中操作大型语言模型（LLM）的开放平台，它可以轻松地微调、服务、部署和监控任何LLM。
近期EAGLE-3发布，大模型推理加速能力更上一层楼。此工作是EAGLE系列的延展，所以本文主要对EAGLE等大模型推理加速方案做简单梳理，然后再介绍EAGLE-3的改进思路与效果
大语言模型的表现往往遵循扩展法则，但是对于某些能力，只有当语言模型规模达到某一程度才会显现，这些能力被称为“涌现能力”，代表性的涌现能力包括三点：其一是具备上下文学习能力，可以通过完成输入文本的词序列来生成测试实例的预期输出，而无需额外的训练或梯度更新；本篇文章集中讨论了存内计算技术在加速大语言模型推理方面的潜力，从大语言模型的背景知识出发，探讨目前其面临的挑战，进而剖析两篇经典的文献以彰显存内计
量化技术是指将模型中的浮点数参数转换为低位宽的整数，从而减少模型的计算复杂度和存储需求。常见的量化方法包括权重量化、激活量化和混合量化。通过量化，模型可以在保持较高精度的同时，显著减少计算资源的消耗，进而加速推理过程。本文详细介绍了如何使用Python实现LLM的模型推理加速，重点探讨了FP8和INT4量化技术的应用。通过量化技术，我们可以在保证模型性能的同时，显著减少计算资源的消耗，从而加速模型
为了解决当前LLM数据集缺乏全面概述和深入分析的问题，本次调查从五个角度对LLM数据集的基本面进行了整合和分类：（1）预训练语料库；该调查揭示了当前面临的挑战，并指出了未来研究的潜在途径。此外，还提供了对现有可用数据集资源的全面回顾，包括来自444个数据集的统计数据，涵盖8个语言类别，涉及32个领域。我们的目标是展示法学硕士文本数据集的整体概况，为该领域的研究人员提供全面的参考，并为未来的研究做出
在前文《大模型系列：LLM-Eval大模型评测理论简述》中介绍了大模型需要评测的内容，包括NLP任务知识和逻辑推理安全性对齐性等多个角度，C-Eval数据集主要用于评测大模型的知识和逻辑推理能力，即大模型是否能够认识和理解广泛的世界知识，并类似人类一样对事物进行推理规划。C-Eval数据集由13948道多选题组成，涉及4个学科大类，52个学科小类，分别对应四个难度等级，如下所示。C-EVAL的题目
利用分页/分块存储的思想，将一个长序列的key vlaue缓存，分成多个块进行存储。解决tokens序列长度未知，动态变化，连续存储的问题。降低显存占用，提升并行处理的序列数量，提高处理速度。 1.1 VLLM pageattention出现的原因 推理框架 Efficient Memory Management for Large Language_哔哩哔哩_bilibili1.2 Paged
1. 引言推理能力是人类智能的核心之一。随着预训练技术的不断发展，借助提示学习（例如Chain-of-Thought Prompting[1]），大型语言模型展现出了令人惊讶的推理能力，引起了学术界和工业界学者的广泛关注。本文介绍一篇发表于ACL2023的关于"语言模型提示推理"的综述，从提示学习的角度系统地划分、梳理和对比了各种前沿推理工作（近期还有两篇关于大型语言模型推理的综述可参考[2][3
上一篇大语言模型推理服务框架—Ollama介绍了Ollama，Ollama以出色的设计一行命令完成推理框架部署，一行命令完成大模型部署，模型的下载不依赖梯子，速度非常快，大幅提升模型部署效率，同时，当有多卡GPU时，Ollama可以自动将模型分片到各个GPU上，博主使用V100显卡（单卡32G显存）部署llama3 70B（预计需要40G显存），自动完成了显存分配。记得带http://否则会报错。
在当前数据驱动的时代，大型语言模型（LLM）已成为推动技术创新的关键工具。然而，高昂的商业模型费用和数据安全问题使得私有化部署成为了一个重要的选择。本文详细探讨了如何使用开源工具Ollama在本地环境中部署和管理大型语言模型，从而实现成本效益、数据安全和操作灵活性的最优平衡。
解析ChatGPT在SFT和RLHF阶段的训练数据集。
Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。以下是其主要特点和功能概述：简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama 保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
大语言模型预训练数据集及清洗框架介绍，详细版后续会更新~
大型语言模型 是一种深度学习算法，可以执行各种自然语言处理 (NLP) 任务。大型语言模型底层使用多个转换器模型底层转换器是一组神经网络。大型语言模型是使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！因此大型语言模型也称为神经网络 (NN)，是受人类大脑启发而开发出的计算系统。这些神经
前段时间学习了大模型的工作原理，学完之后，我决定改变自己的大脑思维模式，向大模型学习。大模型的智能，显然还不是人类的智能，但它的结构和训练过程，非常值得学习。正是这独特的模型和方法，让它产生了令人震惊的效果。大模型本身是受人脑启发的，所以，它做的好的，我们人脑完全可以学习。本文所称大模型，是指大语言模型LLM，是指基于Transformer结构的大模型，如果举例，本文主要以GPT3为例。你知道吗，
前段时间学习了大模型的工作原理，学完之后，我决定改变自己的大脑思维模式，向大模型学习。大模型的智能，显然还不是人类的智能，但它的结构和训练过程，非常值得学习。正是这独特的模型和方法，让它产生了令人震惊的效果。大模型本身是受人脑启发的，所以，它做的好的，我们人脑完全可以学习。本文所称大模型，是指大语言模型LLM，是指基于Transformer结构的大模型，如果举例，本文主要以GPT3为例。
2023 年正式成立的国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，不仅体现了对数据资源的战略性管理和规范化利用的需求，也体现了国家层面对数字经济发展和数据治理的重视。智慧城市是以发展更科学、管理更高效、生活更美好为目标，以信息技术和通信技术为支撑，通过透明、充分的信息获取，广泛、安全的信息传递和有效、科学的信息处理，提
首期研讨会施普林格·自然特别邀请到上海交通大学自然科学研究院院长、数学科学学院讲席教授金石，上海交通大学自然科学研究院、数学科学学院教授李松挺，上海交通大学自然科学研究院、密西根学院副教授刘悦纳（Nana Liu），Springer数学与统计学副编辑王鹏程共同做客直播间，为广大学术界相关领域的学者，带来前沿思维碰撞，敬请关注！
NeurIPS，全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。作为目前全球最负盛名的人工智能盛会之一，NeurIPS 在每年年末都是计算机科学领域瞩目的焦点。被 NeurIPS 接收的论文，代表着当今神经科学和人工智能研究的最高水平。
大语言模型 (LLM) 是一种深度学习算法，可以执行各种自然语言处理 () 任务。大型语言模型使用 Transformer 模型，并使用大量数据集进行训练 —— 因此规模很大。这使他们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！大型语言模型也称为神经网络（neural network - NN），是受人脑启发的计算系统。这些神经网络使用分层的节点网
在模型层，文心大模型包括 NLP、CV、跨模态等基础大模型，对话、跨语言、搜索、信息抽取等任务大模型，生物计算领域大模型，行业大模型，以及支撑大模型应用的工具平台，形成了基础-任务-行业三级大模型技术体系，具备知识增强和产业级两大特色。百度构建了面向中文、服务应用、富含知识的多样化训练数据，对文心一言进行有监督精调，使其掌握的知识更精准，更懂中文和应用场景，并建立起人类反馈、奖励模型和策略优化之间
大型语言模型 是一种深度学习算法，可以执行各种自然语言处理 (NLP) 任务。大型语言模型底层使用多个转换器模型底层转换器是一组神经网络。大型语言模型是使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。因此大型语言模型也称为神经网络 (NN)，是受人类大脑启发而开发出的计算系统。这些神经网络利用分层的节点网络工作，就像神经元一样。这些神经
Defogllama-3翻译自然语言到sql，类似脑机接口，大模型重要应用领域sql是数据库查询标准;关系数据库，工具(datax,sqoop，logstash,hive)，非关系数据库（MongoDB，图数据库）等都支持sql查询BI，数字化运营，商业分析，大数据分析智能问数智能问答开源项目 QABasedOnMedicaKnowledgeGraphhttps://gitcode.com/liu
近年来，脑机接口（BCI）技术发展迅速，不仅限于科幻小说和电影，已经逐步进入现实应用。特别是马斯克的Neuralink公司推出的“盲视（Blindsight）”设备，最近获得了FDA的突破性设备认定，为视障人士带来了希望。这篇文章将深入分析脑机接口技术的应用现状，包括**机械手臂控制、视觉假体以及语言恢复**等领域，探讨其对未来的影响与挑战。
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