我有一个Spark作业，其最终输出是一个Algebird布隆过滤器，我需要在另一个Spark作业中重用这个布隆过滤器。有没有办法使用TwitterStorehaus将此布隆过滤器存储在kv存储(例如:redis)中并在其他作业中检索它(反序列化为algebird布隆过滤器)？ 最佳答案 如果您不打算对bloomfilter进行并发修改，最好的方法是将bloomfilter存储为分布式位集。将键空间视为数组分区的索引，而值是该索引的数组部分。然后你可以用更少的IO进行读写。这基本上需要您在storehausMergeableStore
我有一个Spark作业，其最终输出是一个Algebird布隆过滤器，我需要在另一个Spark作业中重用这个布隆过滤器。有没有办法使用TwitterStorehaus将此布隆过滤器存储在kv存储(例如:redis)中并在其他作业中检索它(反序列化为algebird布隆过滤器)？ 最佳答案 如果您不打算对bloomfilter进行并发修改，最好的方法是将bloomfilter存储为分布式位集。将键空间视为数组分区的索引，而值是该索引的数组部分。然后你可以用更少的IO进行读写。这基本上需要您在storehausMergeableStore
作者：回旋托马斯x（腾讯NLP算法工程师）项目地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/6357100041.开源基座模型对比大语言模型的训练分为两个阶段：（1）在海量文本语料上的无监督预训练，学习通用的语义表示和世界知识。（2）在小规模数据上，进行指令微调和基于人类反馈的强化学习，更好地对齐最终任务和人类偏好。LIMA[1]证明了LLM的几乎所有知识都是在预训练过程中学习到的，只需要有限的指令微调数据就可以生成高质量的回复。因此，基座模型的性能是至关重要的，如果基座模型的性能不够好，指令微调和强化学习也难以取得很好的效果。目前，主流的开源大语言模型主要有三个：LLaMA
文章目录一、GPT系列1.1GPTs（OpenAI，2018——2020）1.2InstructGPT（2022-3）1.2.1算法1.2.2损失函数1.3ChatGPT（2022.11.30）1.4ChatGPTplugin1.5GPT-4（2023.3.14）二、LaMDA系列2.1LaMDA（Google2021.5）2.1.1简介2.1.2LaMDA预训练与微调2.1.3事实根基（真实性、可靠性）2.1.4实验&结论2.2Bard（Google2023.3.21）三、GLM3.1GLM生态3.2GLM（清华等，2022.3.17）3.2.1背景3.2.2主要贡献3.2.3预训练3.2.
1.引言通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hashtable）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为O(n)，O(logn)，O(1)。这种时候，布隆过滤器就是一种比较好的解决方案了。2.什么是布隆过滤器布隆过滤器（BloomFilter）其实是基于bitmap的一种应用， 1970年由布隆提出。它由一个很长的二进制比特数组和一系列哈希函数构成，用于高效地检索数据
LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-
LLama[GPT3]使用RMSNorm（即RootMeansquareLayerNormalization）对输入数据进行标准化，RMSNorm可以参考论文：Rootmeansquarelayernormalization。[PaLM]使用激活函数SwiGLU，该函数可以参考PALM论文：Gluvariantsimprovetransformer。[GPTNeo]使用RotaryEmbeddings进行位置编码，该编码可以参考论文Roformer:Enhancedtransformerwithrotarypositionembedding。使用了AdamW优化器，并使用cosinelearn
区块链基础参考前面翻译的白皮书MerkleTreeMerkleProofMerkleTree的最大特点是：可以以一个很简短的方法来证明一棵树中存在某一个元素。即SimplifiedPaymentVerification，SPVSPV轻节点安全性分析【问题】tx10、proof均为外部提供的信息，roothash又是公开信息，是否可以构造恶意数据对(tx,proof)骗过轻节点的验证，如果不能，为什么？【回答】这里本质上是对SPV节点的安全性问题的讨论：（1）若全节点返回的是一条恶意的路径？试图为一个不存在于区块链中的交易伪造一条合法的merkle路径，使得最终的计算结果与区块头中的默克尔根哈希
BLOOM：一个176B参数且可开放获取的多语言模型《BLOOM:A176B-ParameterOpen-AccessMultilingualLanguageModel》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.05100.pdf相关博客【自然语言处理】【大模型】BLOOM模型结构源码解析(单机版)【自然语言处理】【大模型】极低资源微调大模型方法LoRA以及BLOOM-LORA实现代码【自然语言处理】【大模型】DeepMind的大模型Gopher【自然语言处理】【大模型】Chinchilla：训练计算利用率最优的大语言模型【自然语言处理】【大模型】大语言模型BLOOM推理
前言前几篇都围绕着语言模型的decodingstrategy来讲述，今天将进入进阶篇，在解码策略效果有限和提示词修改也无法满意的情况下如何提升模型的效果呢？这时我们需要对大语言模型进行fine-tune，即微调。一般我们用的大语言模型都是别人在通用的大数据集上训练过后的，或者已经在特殊领域微调过的，所以可能不适合我们当前所需要模型生成的内容。本篇将以bloom-1b1模型为例，使用xturing库进行微调，由于微调是特别吃显存的，手里没有大显存卡的可以像我一样使用google的colab服务，保证16GiB及以上的显存。可以通过命令行里输nvidia-smi查看，如下图所示有40960的MiB
