用DP情况下虽然循环里每次的 batch 大小还是一样的, 但模型 forward 确实将 batch / len(device_ids), 原来 512 的 batch 变为 256, 两个卡上各自有一个模型分别跑了 1 / len(device_ids) 的数据。模型输出（outputs）来自多个子 GPU，但会 在主卡上 gather，因为 torch.nn.DataParallel 的默认

是通过将文本按指定的分隔符拆分成多个块来进行切分的。separator：首先，会按照用户指定的分隔符（如换行符、空格、逗号等）拆分文本。分隔符可以是一个简单的字符串，也可以是一个正则表达式。chunk_size：每个生成的块会被限制在一个最大大小（chunk_size）内，超出这个大小的文本会被分割成新的块。：为了保持上下文的连贯性，可以在相邻块之间保持一定的字符重叠。重叠的字符数由参数指定，通常

我没有在 langchain 上找到基于 api 的 reranker 类，xinference有，它能部署embedding和reranker，也有对应的类来调用接口。只是对文档压缩, 现在起到过滤作用。对检索到的结果进行重新排序。

两个向量。

是专门设计的数据库，用于通过向量表示（嵌入）来和信息。它们通常用于通过识别语义相似的内容而非依赖精确的关键词匹配，来搜索非结构化数据，如文本、图像和音频。

有些 LLM 在返回格式正确的 JSON 数据时会有些问题，有时会漏掉括号，有时会在数据中添加一些单词。不至于这种错误每次都要丢弃，再次生成太浪费时间了，因此能修复错误时还是要尽量修复。这就是的主要目的：修复 LLM 在生成 json 数据时的错误。

lora权重合并代码

有些 LLM 在返回格式正确的 JSON 数据时会有些问题，有时会漏掉括号，有时会在数据中添加一些单词。不至于这种错误每次都要丢弃，再次生成太浪费时间了，因此能修复错误时还是要尽量修复。这就是的主要目的：修复 LLM 在生成 json 数据时的错误。

转自我的个人博客:https://shar-pen.github.io/2025/05/04/torch-distributed-series/1.MNIST/

这种情况下一般指的是文本理解能力很强的黑盒api大模型，如chatgpt。这种情况下，大模型对文本理解不会有什么大的问题，因此对于嵌套数据也能理解，例如我让大模型执行指令微调数据打分，以一个任务的prompt和output为输入。小模型可能会对这种包含了两个指令的文本理解错误，强模型基本能理解。因此，可以以强模型来直接对指令微调数据进行打分。