如你我所见，像GPT-4、PaLM等前沿语言模型已经展现了出色的推理能力，例如回答复杂问题、生成解释，甚至解决需要多步推理的问题，这些能力曾被认为是AI无法达到的。这样的能力在较小的语言模型中并不明显，因此现在的挑战就是如何利用对大型语言模型不断增长的知识，进而提升较小模型的能力。之前微软研究院推出了Orca，它是拥有130亿参数的语言模型，通过模仿更强大LLM的逐步推理过程，展现了强大的推理能力。现在研究者再接再厉推出了Orca2，继续探索如何通过改进训练信号来提升较小语言模型的推理能力。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.11045.pdfHuggingFace
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1ChatGLM是什么？2一代GLM：旗帜鲜明的encoder-decoder架构2.1大模型架构2.2GLM特点2二代GLM：ChatGLM2-6B为例拆解2.1ChatGLM2-6B模型推理架构和流程2.2细节详解第一步：输入与分词、编码第二步：嵌入Embedding，可迁移重用第三步：GLMBlock*28第四步：生成nexttoken3总结前言因为本人在做大模型优化方面的研究，之前拆了ChatGLM2的源代码，看看能从哪些地方深入。结果刚拆完没多久，昨天，也就是10月27日，智谱AI在2023中国计算机大会(C
之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但除了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。MNIST数据集MNIST是机器学习领域最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种场合。实际上，在阅读图像识别或机器学习的论文时，MNIST数据集经常作为实验用的数据出现。MNIST数据集是由0到9的数字图像构成的。训练图像有6万张，测试图像有1万张，这些图像可以用于学习和推理。MNIST数据集的一般使用方法是，先用训练图像进行学习，再用学习到的模型度量能在多大程度上对测试图像进行正确
英特尔® ExtensionforTransformer是什么？英特尔® ExtensionforTransformers[1]是英特尔推出的一个创新工具包，可基于英特尔® 架构平台，尤其是第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器（代号SapphireRapids[2]，SPR）显著加速基于Transformer的大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)。其主要特性包括：通过扩展HuggingFacetransformersAPI[3]和利用英特尔® NeuralCompressor[4]，为用户提供无缝的模型压缩体验；提供采用低位量化内核（NeurIPS2023：在CPU上实现
大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上基本示例我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。fromaccelerateimportAcceleratorfromaccelerate.utilsimportgather_objectaccele
前言目前数字人实现技术众多，我这里采用基于ER-NeRF，在这里可以看到其介绍：ICCV2023|ER-NeRF:用于合成高保真TalkingPortrait的高效区域感知神经辐射场-https://zhuanlan.zhihu.com/p/644520609ER-NeRF的项目地址：https://github.com/Fictionarry/ER-NeRFER-NeRF,RAD-NeRF,他们都继承自AD-NeRF，都有一个基于dearpygui的GUI界面但是很遗憾，这个GUI很难跑起来，而且本地一般没有大GPU的机器，我们需要一个在云GPU服务器上能跑的webuiER-NeRF训练很简
文章目录StableDiffusion推理优化背景技术讲解：异步优化方案思路：异步推理优化原理OpenVINO异步推理PythonAPI同步和异步实现方式对比oneflow分布式调度优化优势：实现思路总结：StableDiffusion推理优化背景2022年，StableDiffusion模型横空出世，其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一，并为工业界，投资界，学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间，让AI再次性感。StableDiffusion是计算机视觉领域的一个生成式大模型，能够进行文生图（txt2img）和图生图（img2img）等图像生成任务。与Midjo
大前提：Ubuntu20.04LTS本人呕心沥血从无到有的摸索，自己边尝试边整理的，其实耐心多看官方文档确实能找到很多东西（下面有官方文档的链接这里就不重复粘贴了），也为了方便我自己copy语句嘻嘻~为什么不是用Windows，作为一个小白我一开始真的想用windows，因为我懒得配双系统，但是没办法，是真的lj，安装又难，训练有诸多限制，就sosad知道吧。安装就看别的博主吧跟着别的博主soeasy嘿嘿~一、准备好自己的coco数据集labelme标注的数据集生成json文件，使用labeleme2coco.py分别生成train，test，val的json文件。二、修改配置文件2.1./m
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小伙伴。什么是tritoninferenceserver？肯定很多人想知道triton干啥的，学习这个有啥用？这里简单解释一下：triton可以充当服务框架去部署你的深度学习模型，其他用户可以通过htt
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。LLMLingua是微软的研究人员发布在EMNLP2023的一篇论文，LongLLMLingua是一种通过快速压缩增强llm在长上下文场景中感知关键信息的能力的方法。LLMLingua与llamindex的协同工作LLMLingua作为解决LLM应用程序中冗长提示的开创性解决方案而出现。该方法侧重于压
