草庐IT

Efficient-LLMs-Survey

全部标签

python - Spark : More Efficient Aggregation to join strings from different rows

我目前正在处理DNA序列数据,但遇到了一些性能障碍。我有两个查找字典/散列(作为RDD),以DNA“单词”(短序列)作为键,索引位置列表作为值。一个用于较短的查询序列,另一个用于数据库序列。即使是非常非常大的序列,创建表的速度也非常快。下一步,我需要将它们配对并找到“命中”(每个常用词的索引位置对)。我首先加入查找词典,速度相当快。但是,我现在需要这些对,所以我必须进行两次平面映射,一次是从查询中扩展索引列表,第二次是从数据库中扩展索引列表。这并不理想,但我看不到另一种方法。至少它表现不错。此时的输出为:(query_index,(word_length,diagonal_offset

LLMs:ColossalChat相关的开源训练数据集简介(SFT指令微调数据集+奖励模型排序数据集+RLHF数据集)、RLHF算法实现的三个阶段(监督指令微调→训练奖励模型→RLHF训练模型→​​​

LLMs:ColossalChat相关的开源训练数据集简介(SFT指令微调数据集+奖励模型排序数据集+RLHF数据集)、RLHF算法实现的三个阶段(监督指令微调→训练奖励模型→RLHF训练模型→推理量化和服务) 目录ColossalChat的使用方法1、ColossalChat相关的开源训练数据集(1)、SFT指令微调数据集

LLaMA(Open and Efficient Foundation Language Models )论文解读(二)

此篇博客主题:LLAMA模型数据、训练时长、功耗及碳排放量LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModelspaperhttps://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf1训练样本Overall,ourentiretrainingdatasetcontainsroughly1.4Ttokensaftertokenization.Formostofourtrainingdata,eachtokenisusedonlyonceduringtraining,withtheexceptionoftheWikipediaandBooksd

【虚拟人综述论文】Human-Computer Interaction System: A Survey of Talking-Head Generation

ReadingNotes:Human-ComputerInteractionSystem:ASurveyofTalking-HeadGeneration这一篇文章CSDN禁用太多东西的,有些带有人的图片就说图片违规了,所以大家如果要看对应的图片的话,可以去看我在阿里发的文章https://developer.aliyun.com/article/1174657Title:Human-ComputerInteractionSystem:ASurveyofTalking-HeadGeneration(RuiZhen,2023)Authors:RuiZhen,WenchaoSong,QiangHe,

【论文阅读】The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey

论文来源:LiM,LiuY,LiuX,etal.TheDeepLearningCompiler:AComprehensiveSurvey[J].2020.DOI:10.1109/TPDS.2020.3030548.这是一篇关于深度学习编译器的综述类文章。什么是深度学习编译器深度学习(DeepLearning)编译器将深度学习框架描述的模型在各种硬件平台上生成有效的代码实现,其完成的模型定义到特定代码实现的转换将针对模型规范和硬件体系结构高度优化。具体来说,它们结合了面向深度学习的优化,例如层融合和操作符融合,实现高效的代码生成。此外,现有的编译器还采用了来自通用编译器(例如LLVM)的成熟工具

LLMs之Baichuan:Baichuan-13B模型的简介(包括Baichuan-7B)、安装、使用方法之详细攻略

LLMs之Baichuan:Baichuan-13B模型的简介(包括Baichuan-7B)、安装、使用方法之详细攻略导读:2023年6月15日,百川智能(搜狗创始人王小川创建)发布了首个大模型成果Baichuan-7B,开源可商用,它在C-Eval、AGIEval和Gaokao中文权威评测榜单上,以显著优势全面超过了ChatGLM-6B等其他大模型,并且在MMLU英文权威评测榜单上,也领先LLaMA-7B很多。要来就来大的,要玩就玩真的,人狠话不多,就在7月11日,百川智能发布包含有预训练(Baichuan-13B-Base)和对齐(Baichuan-13B-Chat)两个版本。分析Baic

LLMs之llama_7b_qlora:源代码解读export_hf_checkpoint.py(模型权重合并文件)将LORA模型的权重合并回原始模型的权重(hf_llama_model+llama_

LLMs之llama_7b_qlora:源代码解读export_hf_checkpoint.py(模型权重合并文件)将LORA模型的权重合并回原始模型的权重(hf_llama_model+llama_7b_qlora),并保存到指定的检查点文件中目录

【论文阅读】Dynamic Split Computing for Efficient Deep Edge Intelligence

论文信息作者:ArianBakhtiarnia,NemanjaMilošević,QiZhang,DraganaBajović,AlexandrosIosifidis发表会议:ICML2022DyNNWorkshopICASSP2023发表单位:∗DIGIT,DepartmentofElectricalandComputerEngineering,AarhusUniversity,Denmark.†FacultyofSciences,UniversityofNoviSad,Serbia.‡FacultyofTechnicalSciences,UniversityofNoviSad,Serbia

LLMs之InternLM:InternLM/InternLM-7B模型的简介、安装、使用方法之详细攻略

LLMs之InternLM:InternLM/InternLM-7B模型的简介、安装、使用方法之详细攻略导读:InternLM有 1040亿参数,是在包含1.6万亿token的多语种高质量数据集上训练而成。同时,InternLM-7B完全可商用,支持8k语境窗口长度,中文超ChatGPT,训练和评估动态反馈调整,基于MLdeploy部署(基于Fast Transform研发)快速加载大模型,比Transform快到2~3倍,Hybrid Zero提速 ,开放OpenCompass 评测标准。目录InternLM模型的简介1、InternLM的techreport(1)、主要结果2、Intern

LLMs之LLaMA2:LLaMA2的简介(技术细节)、安装、使用方法(开源-免费用于研究和商业用途)之详细攻略

LLMs之LLaMA2:LLaMA2的简介(技术细节)、安装、使用方法(开源-免费用于研究和商业用途)之详细攻略导读:2023年7月18日,Meta重磅发布Llama2!这是一组预训练和微调的大型语言模型(LLM),规模从70亿到700亿个参数不等。Meta微调的LLM称为Llama2-Chat,专为对话使用场景进行了优化。Llama2模型在我们测试的大多数基准测试中胜过开源聊天模型,并且根据Meta的人类评估,对于可靠性和安全性,可能是闭源模型的适当替代品。Meta提供了关于如何微调和提高Llama2-Chat安全性的详细说明,以便让社区在Meta的工作基础上建立并为LBM的负责任开发做出贡