microsoft/Megatron-DeepSpeed のフォークです。. Contribute to llm-jp/Megatron-DeepSpeed development by creating an account on GitHub.
Contribute to llm-jp/llm-jp-sft development by creating an account on GitHub.
GitHub Copilot は、コードをシームレスに記述するのに役立つ大規模言語モデル (LLM) を利用しています。 このユニットでは、GitHub Copilot での LLM の統合と影響について理解することに重点を置きます。 次のトピックを確認しましょう。
図4. FlashAttention の IO を認識した高速かつメモリ効率の高い正確なアテンション (出典: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention) さらに改良された FlashAttention-2 は、シーケンス並列化による最適化を追加し、作業の分割を改善し、行列積ではない FLOPs を削減することにより、FlashAtte...
これらのライブラリは、GitHub 上に OpenSource として公開されていますが、依存関係が解消されている NeMo Framework コンテナーから利用することをお薦めします。コンテナーの場合、opt ディレクトリ配下に上記のモジュールが配置されています。 PEFT とは PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning...
GitHub Copilot は、コードをシームレスに記述するのに役立つ大規模言語モデル (LLM) を利用しています。 このユニットでは、GitHub Copilot での LLM の統合と影響について理解することに重点を置きます。 次の内容を確認していきます。
GitHubのCopilotもその一例ですが、こちらは自然な人間の言葉ではなく、コーディングのためのものとなっています。 LLMの利点と限界 LLMの重要な特徴は、予測不可能なクエリに対応できることです。従来のコンピュータプログラムは、コンピュータが理解できる構文で、あるいはユーザーからの一...
9「SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?」、arXiv社、2024年4月5日。 10「TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods」、 arXiv社、2022年5月8日。 11「WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale」、arXiv社、2019年11月21日。評価...
Chat With RTX 技術デモは、github. から入手できる TensorRT-LLM RAG 開発者リファレンス プロジェクトから構築されています。開発者はそのリファレンスを使用して、TensorRT-LLM によって高速化された RTX 用の独自の RAG ベース アプリケーションを開発および実行することができます。
Results from the Paper Edit Submit results from this paper to get state-of-the-art GitHub badges and help the community compare results to other papers. Methods Edit Focus Contact us on: hello@paperswithcode.com . Papers With Code is a free resource with all data licensed under CC-BY-...