归一化,作者按照文本段落的粒度进行去重,首先对每个段落都归一化,对所有文本都小写,删除所有标点符号和强调(accent)符号。 去重,对每个段落计算一个hash,用SHA-1的前64bits作为key,然后通过跟其他分片进行比较去重。这里的hash是什么意思呢?没事不懂就问大模型 以下是使用 Python 实现对文本进行 SHA-1 哈希并选择...
为了应对这些挑战,并在GPU上实现快速高效的LLM推理,来自上海交通大学、清华大学和无问芯穹研究团队,对LLM的细粒度权重量化做出了探索与优化,提出了一种新颖的混合精度量化方法并提升大模型推理性能:《Fast and Efficient 2-bit LLM Inference on GPU: 2/4/16-bit in a Weight Matrix with Asynchronous Dequantizatio...
1、Efficient Large Language Models: A Survey 高效的大型语言模型:综述 简述:本文对高效LLMs研究的发展进行了系统而全面的回顾,并将文献整理成由三个主要类别组成的分类法,从模型中心、数据中心和框架中心的角度涵盖了不同但相互关联的高效LLMs主题,并且从以模型为中心和以数据为中心的角度,回顾了LLMs的算法层面和...
LLM PAPER II PROJECTBY : SAMANTHA NORONHA
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(Large Language Model, LLM)已成为研究热点,尤其是其微调(Fine-tuning)技术,对于提升模型在具体任务上的表现至关重要。本文将深入探讨LLM微调技术的多种方法,并汇总分析该领域的重要学术论文,以期为研究者和从业者提供有价值的参考。 LLM微调技术的痛点 LLM微调技术的主要难点...
研究揭示LLM能生成被评为比人类专家更有新意的研究想法,具有统计显著性(p < 0.05)。 然而,LLM生成的想法在可行性方面评分略低 参与实验的研究员都不简单 他们从各种NLP研究群组、会议和社交媒体 招募了拥有AI领域发表经验的专家 并基于他们提供的谷歌学术档案对所有美国参与者进行了筛选。
LLM 的引入类似于推荐里面的检索和精排机制。在 Base model 的预测值基础上,利用 LLM 推理并且从历史序列中检索出 cause events,根据这些事件序列,重新再做一次精排,最终输出预测值。 图2:整体思路示意图 02 模型架构 LAMP 架构可以分成三个部分: Event Sequence Model:经典的序列模型,比如点过程模型、时序图谱模...
This is the pytorch implementation of our paperLLM-FP4: 4-Bit Floating-Point Quantized Transformers, published in EMNLP 2023 main conference. LLM-FP4 is able to quantize both weights and activations in large language models (LLMs) down to 4-bit floating-point values, in a post-training manner...
supervised finetune 一般在 base model 训练完成后,使用 instruction 以及其他高质量的私域数据集来提升 LLM 在特定领域的性能;而 rlhf 是 openAI 用来让model 对齐人类价值观的一种强大技术;pre-training dataset 是大模型在训练时真正喂给 model 的数据,从很多 paper 能看到一些观点比如:1. 提高预训练数据的质量...
DRAM, with a 4-5x and 20-25x increase in inference speed compared to naive loading approaches in CPU and GPU, respectively. Our integration of sparsity awareness, context-adaptive loading, and a hardware-oriented design paves the way for effective inference of LLMs on devices with limited ...