大模型时代还不理解自注意力?这篇文章教你从头写代码实现
自注意力是 LLM 的一大核心组件。对大模型及相关应用开发者来说,理解自注意力非常重要。近日,Ahead of AI 杂志运营者、机器学习和 AI 研究者 Sebastian Raschka 发布了一篇文章,介绍并用代码从头实现了 LLM 中的自注意力、多头注意力、交织注意力和因果注意力。太长不看版这篇文章将介绍 Transformer 架构以及 GPT-4 和 Llama 等大型语言模型(LLM…- 4
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S-LoRA:一个GPU运行数千大模型成为可能
一般来说,大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是,当针对众多任务(如个性化助手)对 base 模型进行微调时,训练和效劳成本会变得非常高昂。低秩适配(LowRank Adaptation,LoRA)是一种参数效率高的微调方法,通常用于将 base 模型适配到多种任务中,从而产生了大量从一个 base 模型衍生出来的 LoRA 适配程序。这种模式为效劳过程中的批量推理供给了大量…- 8
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