ln1w:float*类型指针,shape为[num_layers, channels]; ln1b:float*类型指针,shape为[num_layers, channels]; qkvw:float*类型指针,shape为[num_layers, 3*channels, channels]; qkvb:float*类型指针,shape为[num_layers, 3*channels]; attprojw:float*类型指针,[num_layers, channels,channels]; attprojb...
q、k、v:输入经过c_attn(即Linear层),split以及维度转换,shape为[batch_size, head_num, seq_len, hidden_size]; 如果使用FlashAttention,则调用scaled_dot_product_attention,否则通过矩阵相乘、softmax等操作实现self-attention; 将各个head输出拼接一起,shape为[batch_size, seq_len, hidden_size],然后经过c_...
【llmc: 高效的大型语言模型(LLM)压缩工具,支持多种先进的压缩方法和多种推理后端】'llmc: Towards Accurate and Efficient LLM Compression - llmc is an efficient LLM compression tool with various advanced compression methods, supporting multiple inference backends.' GitHub: github.com/ModelTC/llmc #开源...
项目源码位于GitHub仓库https://github.com/karpathy/llm.c,其中核心训练代码位于train_gpt2.c文件中 内存管理与层实现 内存分配与优化:llm.c在初始化阶段一次性为所有所需内存分配一个大的1D内存块(一维内存),避免了训练过程中频繁的内存创建与销毁操作,从而维持恒定的内存占用。数据批次则以流式方式动态加载并逐...
最新基于大模型LLM的开发与编程共计58条视频,包括:01-大语言模型与ChatGPT综述-_ev_ev、02-大语言模型LLM应用开发综述-_ev_ev、03- 提示词引入(通过示例)-_ev_ev等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
在人工智能的协助下,人类的工作效率和工作质量都有显著提高. Cadence 已经推出了人工智能驱动的解决方案, 既能实现手动流程的自动化, 又能大幅提高人类工程师的工作效率. 我们最近的开发重点是大型语言模型 (LLM),类似于 ChatGPT, 用于解决设计流程中关于进度和资源限制的
语言模型(language model,LM)通过计算单词序列的概率进行语言建模,其主要作用是基于给定的上下文,预测序列中下一个词的概率分布。随着计算能力的提升和数据量的增长,LM的发展经历了从统计语言模型(statistical language model , SLM)到神经语言模型(neural language...
今天凌晨,前特斯拉 Autopilot 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 发布了一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」。 GitHub 链接:https://github.com/karpathy/llm.c 消息一出,立即引发了机器学习社区的热烈讨论,项目的 Star 量不到七个小时就冲上了 2000。有网友表示...
优化器Optimizer 优化器的主要目标就是最小化(或有时最大化)损失函数。在监督学习的上下文中,损失函数衡量的是模型预测的输出与实际标签之间的差距。优化器通过调整模型参数(例如,神经网络的权重和偏置)来尝试最小化这个差距。 在之前介绍 损失函数 时说过的,梯度下降法,就是最基础… ...
图1“两个天生BUG”之一 哲学层面上，“LLM威胁论”认为LLM可能很快会通过学习全部人类语料后超越人类，然而，这个认知存在逻辑悖论。首先，“LLM威胁论”的本质逻辑是，LLM能够比人类更快的穷尽真理（T），从而比人类更能掌握客观世界规律，并更能主导客观世界。然而，LLM只能通过学习人类生产、生活中产生的语料（C）...