(3)继续debug,先看下Transformer和TransformerWeights的数据结构: 进入build_transformer(),调用另外两个函数read_checkpoint()和malloc_run_state(): 跟到read_checkpoint()中,sizeof(Config)是export.py中保存的7个int类型的模型参数值; 跟到memory_map_weights()中,按顺序依次读取保存的权重信息,权重值读取的顺序...
Andrej Karpathy 大神的 llm.c 仓库用 1000 多行简单的 C 语言仅仅通过对数组及其元素进行一些简单的数学运算,十分清晰地讲述了 gpt2 模型运行的底层原理。本文将针对其中的前向推理代码部分,再结合一些深度学习的基础概念,尽可能讲清楚其中的前向推理过程。如有错误,烦请指证。 另外当时写的时候是五月,所以代码可...
下图是已经成功转换的PyTorch训练好的模型在Planer上实现推理(HED边缘检测、CRAFT场景文字检测、ResNet18、ESRGAN超分辨率、UNet以及YOLO-v3)。Image-Py/planer(https://github.com/Image-Py/planer)下图是已经成功转换的PyTorch训练好的模型在Planer上实现推理(HED边缘检测、CRAFT场景文字检测、ResNet18、ESRGAN超分辨率、...
9.模型推理 取出一条文本数据,模型预测得到向量后,利用hnswlib进行向量检索,得到候选的问题. in [30] example= "清除缓存fflush函数到底是什么时候用的啊?" print( '输入文本:{}' . format (example))encoded_inputs = tokenizer( text=[example], max_seq_len=max_seq_length)input_ids = encoded_inputs...
模型执行 本节结合接口调用流程、示例代码介绍模型执行前需要准备哪些数据、模型执行接口以及模型执行之后需要释放哪些资源。 基本原理 开发应用时,如果涉及整网模型推理,则应用程序中必须包含模型执行的代码逻辑,关于模型执行的接口调用流程,请先参见AscendCL接口调用
首先，在PyTorch中训练一个较小的Llama 2模型。然后，用500行代码在纯C环境下进行推理，并且无需任何依赖项。最后得到的预训练模型（基于TinyStories），可以在MacBook Air M1 CPU上用fp32以每秒18个token的速度生成故事样本。llama2.c一经发布，就在GitHub上速揽1.6k星，并且还在快速攀升中。项目地址：https://...
中证报中证网讯（记者 魏昭宇）2月28日，OpenAI发布了旗下最新一代大语言模型GPT-4.5。中欧基金表示，OpenAI推出的GPT-4.5标志着生成式AI技术路径的阶段性转向——基础模型将会进一步融合多模态能力，以及在情绪交互上提升。相较于前代，GPT-4.5未显著强化推理能力，而是通过扩大无监督学习规模，显著提升对话流畅...
cVector向量计算一体机主要面向大模型推理应用，能够在下述大模型推理环节发挥显著作用：①提高生成式AI的输出准确性。由于大模型的输出结果是根据概率推理而成，所以会出现“一本正经说胡话”的情形。可以将可信来源的数据转化成向量数据存储在向量计算一体机中，校准大模型推理输出的结果，从而使大模型输出的结果更加准确...
我们都知道,RLHF可以使模型的人类评估分数和Elo评级更好。 但是,AI很可能是在欺骗你! 研究者证实,LLM已经学会了通过RLHF,来误导人类评估者。 LLM员工会「反PUA」人类老板了? 论文一作Jiaxin Wen介绍了研究的大致内容。 他打了这样一个比方,如果老板给员工设定了不可能实现的目标,而且还会因为员工表现不佳而惩罚...