浮点数据类型在标准中进行了详细的定义，定义了不同精度的浮点数格式，如binary16、binary32和binary64，分别用16位、32位和64位二进制来表示，想要更全方位深入的了解的话，可以点引用查看官方的paper。下面进行一些常用的浮点数介绍。

论文主要讨论了开源大型语言模型（LLMs）的快速发展以及如何通过DeepSeek LLM项目来推进这种发展。首先，开源大型语言模型的发展非常迅速，但之前的文献中描述的规模定律得出了不同的结论，这给规模化的LLM蒙上了一层阴影。然后，作者深入研究了规模定律，并提出了自己独特的发现，这些发现有助于在两种流行的开源配置（7B和67B）中扩展大型模型。在规模定律的指导下，作者引入了DeepSeek LLM

对于大型语言模型如GPT-3等来说,chunk_size和chunk_overlap通常指的是文本序列的切分参数:chunk_size: 对输入文本序列进行切分的最大长度。大语言模型一般会限制最大输入序列长度,比如GPT-3的最大输入长度是2048个token。为了处理更长的文本,需要切分成多个chunk,chunk_size控制每个chunk的最大长度。chunk_overlap: 相邻两个ch

本文主要从12个角度，对现有的知识图谱开源工具进行了总结，这些开源可用的工具，都为我们进行知识图谱的构建提供了十分好的基础设施，无论是入门知识图谱的，还是做知识图谱研究的，都可以使用，大家可以利用起来。

在下游任务训练时，固定模型的其他参数，只优化新增的两个矩阵的权重参数，将PLM跟新增的通路两部分的结果加起来作为最终的结果（两边通路的输入跟输出维度是一致的），即h=Wx+BAx。在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的PLM旁边增加一个新的通路，通过前后两个矩阵A,B相乘，第一个矩阵A负责降维，第二个矩阵B负责升维，中间层维度为r，从而来模拟所谓的本征秩（intrinsic rank）。通过实验也发现，

T5 由谷歌的 Raffel 等人于 2020年7月提出，相关论文为“Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”。迁移学习技术在NLP领域的兴起，带来了一系列方法、模型和实践的创新。作者们提出了一种将所有的机遇文本的语言任务建模为文本到文本（text-to-text）的统一框架

Large Transformer Model Inference OptimizationLarge transformer models are mainstream nowadays, creating SoTA results for a variety of tasks. They are powerful but very expensive to train and use. The

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对于大型语言模型如GPT-3等来说,chunk_size和chunk_overlap通常指的是文本序列的切分参数:chunk_size: 对输入文本序列进行切分的最大长度。大语言模型一般会限制最大输入序列长度,比如GPT-3的最大输入长度是2048个token。为了处理更长的文本,需要切分成多个chunk,chunk_size控制每个chunk的最大长度。chunk_overlap: 相邻两个ch

尺度定律（Scaling laws）是一种描述系统随着规模的变化而发生的规律性变化的数学表达。这些规律通常表现为一些可测量的特征随着系统大小的增加而呈现出一种固定的比例关系。尺度定律在不同学科领域中都有广泛的应用，包括物理学、生物学、经济学等。有趣的是，OpenAI的研究者在2020年发现，大语言模型也遵循着尺度定律[1]。大语言模型的尺度定律描述的是模型的性能 𝐿 ，模型的参数量大小 𝑁 ，