例如，在InstructGPT项目中，使用PPO算法训练LM时，会计算LM当前输出与初始输出之间的KL散度作为惩罚项。例如，InstructGPT项目中，标注人员会创造性地编写输入提示（比如，“给出五个重燃职业激情的建议”）和对应的输出，覆盖了开放式问答、创意思考、对话和文本重写等多种创造性任务。值得注意的是，在某些情况下，这一步骤可能不是必需的。以InstructGPT为例，标注人员会将模型生成

方法直接产生文本时，通常返回的是文本的 token ID 序列。为了获得每个 token 的生成概率，你需要使用模型的。是模型在softmax层之前的输出，表示模型对每个可能的下一个 token 的置信度。应用softmax函数，我们可以得到每个 token 的生成概率。当使用大型语言模型（如 GPT-2、GPT-3、BERT 等）的。应用softmax函数，可以得到概率分布。使得模型返回生成每个

多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）是一种改进的注意力机制，旨在解决传统多头注意力（Multi-head Attention）在计算效率和内存占用上的瓶颈。，具体的需要看技术报告了。为了降低训练过程中的激活内存activation memory，还对queries进行低秩压缩（虽然这并不能降低KV Cache），其对Q的压缩方式和K、V一致，依然是先降

return m这个函数计算了每个头部的斜率。首先，它计算了n，这是最接近n_heads的2的幂。然后，它计算了一个基础斜率m_0，并使用这个基础斜率生成了一个斜率数组m。如果n小于n_heads，则生成另一个斜率数组m_hat并将其添加到m中。结果是一个长度为n_heads的斜率数组。return m这个函数计算了ALiBi的偏置。首先，它获取了斜率数组m，然后计算了一个距离矩阵distance

from sklearn import datasets, svmfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import confusion_matrixiris = datasets.load_iris()X = iris.data[:, :2]y = iris.target

当用python3读取文件时withopen(input_file)asf:for line in f:File "/usr/lib/python3.5/encodings/ascii.py", line 26, in decodereturn codecs.ascii_decode(input, self.errors)[0]UnicodeDecodeError: 'ascii' codec c

它提出了一种新颖的多模态大语言模型 (MLLM) 架构，称为 “Ovis”。该架构吸收了大语言模型 (LLMs) 的洞见，从而建立视觉输入的结构化嵌入。如图1所示，Ovis 引入了一个额外的可学习视觉嵌入查找表，用以转换连续的视觉tokens，从而与文本嵌入的结构完整性相呼应。图2展示了在各种基准测试中，Ovis 在相同参数范围内优于开源 MLLMs，而 Ovis-14B 在整体表现上也超越了高资

红队评估是一种安全评估活动，其中模拟攻击者（即红队）尝试攻击组织的网络、应用程序、设备、物理安全措施或人员，以评估组织的防御能力。红队评估的目的是发现和强化组织的安全漏洞，提高组织对真实世界攻击的抵抗能力。

pip 安装faiss 安装过程没有报错，import时候必报错！！！1.安装cpu版本faisspip --default-time=1000 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple faiss2、 报错 ModuleNotFoundError: No module named '_swigfaiss'File "/usr/loca

论文：MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models。