摘要： 本文提出Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)方法，以解决传统Speculative Decoding因严格无偏性要求导致的高效推理限制。RSD通过引入process reward model放宽draft model的接受条件，以reward而非概率匹配决定token是否被接受，从而减少target model调用次数并保证生成质量。理论分析表明

文章摘要：本文介绍了decoder-only transformer的生成流程及KV cache优化技术。首先，输入prompt经过tokenizer和embedding层转换为词向量矩阵，再通过线性变换得到Q、K、V矩阵。在多头注意力机制中，通过mask保留注意力矩阵的下三角部分，与V矩阵相乘后得到上下文信息。KV cache通过缓存K和V矩阵，避免重复计算历史token的注意力分数，仅对新to

摘要 本文介绍了Transformer语言模型架构中的基础模块实现方法。首先讲解了环境配置技巧，建议将虚拟环境激活命令写入.bashrc文件实现自动加载。接着详细说明了模型参数的初始化策略：线性层采用截断高斯分布N(0, 2/(din+dout))，嵌入层采用N(0,1)分布，均使用PyTorch的trunc_normal_函数实现。文章分别实现了Linear模块和Embedding模块的代码，包

部署大预言模型具有挑战性，因为它们在实际应用中内存效率低下且计算资源消耗巨大。指出大语言模型部署应用存在的问题：内存效率低（目前很多大语言模型有千亿参数）、计算资源消耗巨大（推理和训练都需要进行大量的矩阵运算）。使用人工标注的标签进行微调（fine-tuning）；或者使用大语言模型（LLM）生成的标签进行知识蒸馏（konwledge distillation）。指出解决上述问题的目前的解决办法即

CMMLU和C-Eval是两个中文多学科评估基准。CMMLU包含67个主题的测试数据，主要评估中文大模型的知识和推理能力，项目结构分为src、data、script三个模块。C-Eval涵盖52个学科的13948道题目，分为4个难度等级，核心评估代码位于code/evaluator_series目录下，提供命令行参数评估功能。两个项目均开源在GitHub平台，为中文大语言模型评估提供标准化测试框架

本文介绍了HuggingFace Transformers库中的多种数据整理器(DataCollator)，用于将数据预处理为模型可接受的batch格式。主要内容包括：基础数据整理器default_data_collator和DefaultDataCollator；动态padding的DataCollatorWithPadding；面向特定任务的DataCollatorForTokenClassi

本文介绍了在Jetson Xavier NX开发板上安装中文输入法、查看硬件配置、换源以及查看JetPack版本的全过程。主要内容包括：1) 通过apt安装fcitx拼音输入法框架并配置环境变量；2) 使用命令行工具查看系统信息、CPU、内存等硬件参数；3) 将apt源更换为华为云ARM64镜像以提升下载速度；4) 检查JetPack版本及CUDA环境配置，并安装jetson-stats监控工具。

批处理命令有很多，包括用于在控制台显示文本信息的echo，用于创建或修改环境变量的set，用于在批处理文件中进行条件判断的if，用于循环读取文件或列表中的数据的for，用于跳转到批处理文件中的指定标签的goto，用于调用另一个批处理文件的call，用于创建新的目录的md或mkdir，用于删除文件的del，以及用于复制文件或目录的copy等。系统调用是操作系统提供给应用程序使用的接口，可以理解为一种

本文介绍了在Jetson Xavier NX开发板上安装中文输入法、查看硬件配置、换源以及查看JetPack版本的全过程。主要内容包括：1) 通过apt安装fcitx拼音输入法框架并配置环境变量；2) 使用命令行工具查看系统信息、CPU、内存等硬件参数；3) 将apt源更换为华为云ARM64镜像以提升下载速度；4) 检查JetPack版本及CUDA环境配置，并安装jetson-stats监控工具。

为了将表格转化为一棵树，决策树需要找到最佳节点和最佳分支方法，对于分类数来说衡量最佳的方法是叫做不纯度，通常来说不纯度越低，决策树对训练集的拟合效果越好，所有的决策树算法都是将和不纯度相关的某个属性最优化，不管我们用那个算法，都是追求的与不纯度相关的指标最优化。这是用的最广泛的剪枝参数，在高维度低样本量时非常有效，决策树多生长一层对样本的需求量就会增加一倍，所以限制决策树的深度能够特别有效的限制过