python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model ckpt/FlagAlp ha/Llama2-Chinese-13b-Chat/ 接着使用测试集请求服务 python3 benchmark_serving.py --dataset ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json --tokenizer ckpt/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat/ 性能如下所示: Tensor ParallelismThroughput (reque...
例如,RLHF V3 在训练时只使用了 RLHF V2 中的样本。然而,尽管不断改进,这种方法还是导致了某些功能的退步。例如,通过定性分析发现,RLHF V3 在诗歌押韵句的创作上比之前的版本更加吃力,这表明进一步研究遗忘的原因和缓解方法(Kirkpatrick 等人,2017 年;Nguyen 等人,2019 年;Ramasesh 等人,2021 年)可能是未来研究...
在 RLHF V3 之前的模型早期版本中,我们的方法是将答案选择完全限制在前一次迭代中收集的样本“袋”中。例如,RLHF V3 在训练时只使用了 RLHF V2 中的样本。然而,尽管不断改进,这种方法还是导致了某些功能的退步。例如,通过定性分析发现,RLHF V3 在诗歌的押韵句方面比之前的版本更加吃力,这表明进一步研究遗忘的...
今天快速分享下怎么用免费的llama coder + deepseek v3 来零代码开发app,llama coder的使用我在之前视频已经说过了,这里我就不赘述,大家不清楚的翻下我以前视频,或者到我的AI产品狙击手博客下搜下就有。我们首先去到llama coder网站,这里选择deepseek v3就好..., 视频
LLaMA-Adapter V2让多模态和语言能力进一步提升 针对LLaMA-Adapter V2的重要改进,知友「星空」做了一个比较清晰的总结: 1. 通过线性层的偏差调整来增强语言模型的性能。 2. 使用不相交参数进行联合训练来平衡视觉指令调整。 3. 使用视觉知识的早期融合增强文本和图像的理解能力。
This PR introduces various optimizations for DeepSeek V2/V3 implementation: caching latent representations instead of full key/value vectors replaced "naive" attention implementation with implementation based on intermediate representations (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/inference/mod...
Optimized DeepSeek V2/V3 implementation (MLA + flash attention) #8790 Sign in to view logs Summary Jobs labeler Run details Usage Workflow file Triggered via pull request March 6, 2025 15:12 jukofyork synchronize #12227 Status Success Total duration 13s Artifacts – labeler.yml on...
deepseek-ai-DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.jinja Generic deepseek-ai-DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct.jinja Generic deepseek-ai-DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B.jinja DeepSeek R1 (extract reasoning) deepseek-ai-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B.jinja DeepSeek R1 (extract reasoning) deepseek-ai-DeepSeek...
deepseek-ai-DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base.jinja Generic deepseek-ai-DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct.jinja Generic deepseek-ai-DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B.jinja DeepSeek R1 (extract reasoning) deepseek-ai-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B.jinja DeepSeek R1 (extract reasoning) deepseek-ai-DeepSeek...
DeepSeek Coder V2 (2024年7月):升级版代码模型,236B参数,128K上下文,支持338种编程语言 21。 DeepSeek V3 (2024年12月):更大的MoE模型,总参数量671B,激活37B参数。采用FP8混合精度训练,进一步提升了语言理解能力和性价比 21。V3 Base模型于2025年3月以MIT许可证开源 21。