权重
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、交叉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）中使用的自注意力机制。自注意力等相关机制是 LLM 的核心组件，因此如果想要理解 LLM，就需要理解它们。不仅如此，这
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，训练和服务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。这种模式为服务过程中的批量推理提供了大量机会。LoRA 的研究表明了一点，只对适配器权重进行微调，就能获得与全权重微调相当的性能。虽然这种方法可以实现单个适配器
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