“Fast LLM Inference From Scratch” 从零开始构建一个大语言模型(LLM)推理引擎andrewkchan.dev/posts/yalm.html本文介绍了从零开始构建一个大语言模型(LLM)推理引擎的过程,使用C++和CUDA实现,不依赖外部库。作者通过逐步优化,从CPU单线程实现到GPU加速,最终实现了接近行业顶尖水平的推理速
initialized from the model checkpoint at distilbert-base-uncased and are newly initialized: ['classifier.bias', 'classifier.weight', 'pre_classifier.bias', 'pre_classifier.weight'] You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference....
eval(); # Disable dropout during inference OUTPUT: torch version: 2.4.0 #译者这里安装的2.4.0,Sebastian安装的是2.2.0 模型初始化好了以后,我们来初始化data loaders: import os import urllib.request file_path = "the-verdict.txt" url = "https://raw.githubusercontent.com/rasbt/LLMs-from-...
可以一读↓ Fast LLM Inference From Scratch 从头开始进行快速 LLM 推理无需库即提升单 GPU 推理吞吐能力#ai创造营##chatgpt# 访问:andrewkchan.dev/posts/yalm.html #ChatGPT[超话]#
LLMs-from-scratch中文版本,从头开始用 PyTorch 实现一个类似 ChatGPT 的大语言模型(LLM) machine-learning deep-learning pytorch attention-mechanism from-scratch rag llms chatgpt llm-training llm-inference retrieval-augmented-generation qwen advanced-neural-network llms-from-scratch Updated Mar 23, 2025...
Developing and Training LLMs From ScratchPromising research directions include LoRA for efficient fine-tuning, Mixture of Experts for conditional computation, multi-token prediction for faster inference, and Direct Preference Optimization as an alternative to RLHF.LLM...
推断(inference):特指得出结论的推导过程; 演绎(deduction):指由证明无误的前提得出特殊结论; 归纳(induction):指归纳法,从事实得出结论。 推理是使用证据和逻辑进行论证的能力,种类很多,比如常识推理或数学推理以及符号推理。前两种很容易理解,而符号推理通常指的是给定一些特定符号代表的状态,然后对它们做一些操作,最...
推断(inference):特指得出结论的推导过程; 演绎(deduction):指由证明无误的前提得出特殊结论; 归纳(induction):指归纳法,从事实得出结论。 推理是使用证据和逻辑进行论证的能力,种类很多,比如常识推理或数学推理以及符号推理。前两种很容易理解,而符号推理通常指的是给定一些特定符号代表的状态,然后对它们做一些操作,最...
In-Context Learning 是机器学习领域的一个概念,指不调整模型自身参数,而是在 Prompt 上下文中包含特定问题相关的信息,就可以赋予模型解决新问题能力的一种方式。这个主要是在 few/one-shot 的情况下,给定的示例。所以我认为叫做 ICL 不够贴切,应该叫做 In Context Inference。
Prompt tuning: For a pretrained LLM, soft prompt embeddings are initialized as a 2D matrix of size total_virtual_tokensXhidden_size. Each task that the model is prompt-tuned to perform has its own associated 2D embedding matrix. Tasks do not share any parameters during training or inference....