ChatGPT、GPT-4等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。如何让LLM变得更好？面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为AI领域重要的研究课题。本文，计算机科学家ChipHuyen从10个方面入手，全面阐述LLM面临的挑战。具体而言，前两个方面是关于幻觉以及上下文学习的，其他几个方面包括但不限于多模态、架构、寻找GPU替代品等。原文地址：https://huyenchip.com/2023/08/16/llm-research-open-challenges.html以下是对原文的翻译整理。1.如何减少幻觉幻觉问题是指LLM生成的文本虽然流畅
ChatGPT、GPT-4等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。如何让LLM变得更好？面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为AI领域重要的研究课题。本文，计算机科学家ChipHuyen从10个方面入手，全面阐述LLM面临的挑战。具体而言，前两个方面是关于幻觉以及上下文学习的，其他几个方面包括但不限于多模态、架构、寻找GPU替代品等。原文地址：https://huyenchip.com/2023/08/16/llm-research-open-challenges.html以下是对原文的翻译整理。1.如何减少幻觉幻觉问题是指LLM生成的文本虽然流畅
tensorflow1和2的安装部署windows和linux用法一致，我是在win10和ubuntu2204下都手动测试过的本文使用的conda的方式，2023年8月17日更新链接：tensorflow官网注意：如果因为网络问题出现错误或卡住，请取消后多次尝试，我这里面都是默认网络环境就可以安装的。大部分时间很快一、基本配置1.需要安装anaconda如果没有安装，按照我的这个教程（windows和linux都有）：因为notebook使用很方便，所以不要用miniconda，那样就没有notebook！链接:anaconda安装初学者建议用cpu版本，gpu配置相对复杂，坑多我这里的教程是
前言同样的，这篇博客也源自于我在做组内2030项目所产生的结果。当时，5个硕士生需要进行类似的微调工作，偶尔还会有博士生使用服务器上的GPU，但服务器上仅有8块GPU。因此，如何快速抢占到\(n\)块GPU，从而高效完成手里的工作，便是一个很重要的问题啦～^ _ ^问题我首先在网上看了下现有的抢GPU的脚本，但发现简单的脚本要么只能抢1块GPU，要么是一个复杂项目操作起来较麻烦。于是便萌生了自己写个Python脚本，这样以后凡是涉及到需要抢GPU的场景，我都可以通过运行该脚本抢占到\(n\)块GPU后，便开始我的模型训练或是其他。这样一种一劳永逸的工作，何乐而不为呢？闲话少叙，下面开始介绍实现
我正在试验不同的Theano模型，并使用序列长度不断增加的类(class)。我如何才能提前预测对于任何给定的序列长度和模型，批量大小要有多大才能填满GPU的内存？更糟糕的是，如果我不小心使用了太多内存，我会得到一个MemoryError并且GPU上的内存没有被释放，要求我重新启动进程以释放内存，并失去我的网络，然后再尝试新的批量大小。因为这个错误是不可恢复的，所以很难只增加批处理大小直到出现异常然后退缩。 最佳答案 假设您知道要存储在GPU上的元素数量，您可以轻松计算出存储这些元素所需的内存量。一个简单的例子:importnumpy
我正在设置python和theano以便与gpu一起使用；Ubuntu14.04，GeForceGTX1080已经为系统成功安装了NVIDIA驱动程序(367.27)和CUDA工具包(7.5)，但是在使用theanogpu实现进行测试时，我得到了上述错误(例如；在启用gpu的情况下导入theano时)我试图寻找可能的解决方案但没有成功。我对ubuntu和gpu编程有点陌生，所以如果能深入了解如何解决这个问题，我将不胜感激。谢谢 最佳答案 正如RobertCrovella所说，SM6.1(sm_61)仅在CUDA8.0及更高版本中受支
引言：本次安装全部是在window下安装的虚拟环境，电脑显卡为1650ti，给相同配置的朋友一点参考，也给自己记录一下整体过程。1.创建虚拟环境在已经安装anaconda的情况下，搜索点开anacondaprompt创建python版本为3.9.0的虚拟环境用于搭建tensorflow框架，命令格式condacreate-nnamepython=x.x.x，我的命令condacreate-ntensorflow2.6.0python=3.9.0，这里安装其他版本的python也可以只要和tensorflow安装版本兼容即可。activatetensorflow2.6.0激活，要进入到tenso
安装请参考 https://blogs.vmware.com/apps/2018/09/using-gpus-with-virtual-machines-on-vsphere-part-3-installing-the-nvidia-grid-technology.htmlGPU兼容性列表查询：https://www.nvidia.com/en-us/data-center/tesla/tesla-qualified-servers-catalog/ 在vSphere上使GPU和虚拟机安装NVIDIAGRID技术主机开启系统维护esxclisystemmaintenanceModese
我想知道有多少GPU计算可以帮助我加快模拟速度。我的代码的关键部分是矩阵乘法。基本上，代码类似于以下python代码，其中包含1000阶矩阵和长for循环。importnumpyasnpm_size=1000sim_length=50a=np.random.rand(m_size,m_size)b=np.random.rand(m_size,m_size)forjinrange(sim_length):result=np.dot(a,b)注意:我的矩阵很密集，大部分是随机的，for循环是用cython编译的。我天真的猜测有两个因素:更多并行线程(当前为1阶线程，GPU为100阶线程？)
下面的代码是我模型的一部分，它试图进行线性插值，类似于numpy.interp()。在我的模型中，t的形状为(64,64)。x的形状为(91,)。y的形状为(91,)。deftf_interp(b,x,y):xaxis_pad=tf.concat([[tf.minimum(b,tf.gather(x,0))],x,[tf.maximum(b,tf.gather(x,height_sino-1))]],axis=0)yaxis_pad=tf.concat([[0.0],y,[0.0]],axis=0)cmp=tf.cast(b>xaxis_pad,dtype=tf.float32)dif
