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本文介绍大语言模型LLM的相关基础知识。

本文介绍量化的w8a8、w8a16的详细内容。

本文介绍如何解决报错：indexSelectLargeIndex:... Assertion `srcIndex < srcSelectDimSize` fail

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本文介绍大语言模型LLM的BenchMarks评测数据集，帮助评估模型能力。

本文介绍如何解决git push报错 fatal: Authentication failed for 'https://github.com/...'问题

本文讲解训练中的数据并行，以及如何更新模型状态。

本文探讨了大语言模型(LLM)的推理能力定义及提升方法。作者将推理定义为处理需要多步骤思考的复杂问题，如数学证明和谜语解答，而非简单的事实性问题。目前提升推理能力主要有四种方法：(1)推理时间扩展技术，如思维链提示和多答案投票；(2)纯强化学习，如DeepSeek-R1-Zero采用的跳过监督微调直接强化训练；(3)结合监督微调和强化学习的标准流程，如DeepSeek-R1；(4)模型蒸馏技术。文

Python 如何优雅的多进程读取文件。