文章目录key words:介绍**MMU****物理地址**线性地址虚拟内存逻辑地址内存管理内存及寻址地址变换地址变换分段机制分页机制启用分页机制实现线性地址到物理地址转换的过程分页机制和分段机制的不同页表结构两级页表结构不存在的页表页表项格式虚拟存储任务之间的保护 和 特权级保护 key words:物理地址: 内存单元所看到的地址，机器内主存的地址，包括RAM和ROM逻辑地址: cpu生成
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2024-04-05 12:15:04
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本文中作者提出了 PreServe 预取框架，旨在通过将模型 Weight、KV Cache 的内存读取与集合通信操作 Overlap，优化 LLM 推理过程。通过在商用
LLM2LLM 是一种创新的迭代数据增强技术，通过教师模型生成合成数据，显著提升大语言模型在数据稀缺任务中的性能。
由于使用其硬件创建的生成式AI应用程序，Nvidia经历了显着的增长。另一项软件创新，矢量数据库，也正在乘着生成式人工智能的浪潮。开发人员正在向量数据库上用Python构建AI驱动的应用程序。通过将数据编码为向量，他们可以利用向量空间的数学特性在非常大的数据集中实现快速相似性搜索。让我们从基础开始！矢量数据库基础知识矢量数据库将数据作为数字矢量存储在坐标空间中。这允许通过余
系列文章目录LLVM系列第一章：编译LLVM源码LLVM系列第二章：模块ModuleLLVM系列第三章：函数FunctionLLVM系列第四章：逻辑代码块BlockLLVM系列第五章：全局变量Global VariableLLVM系列第六章：函数返回值ReturnLLVM系列第七章：函数参数Function ArgumentsLLVM系列第八章：算术运算语句Arithmetic Statement
课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg《Pytorch模型推理及多任务通用范式》课程中的第五节课进行学习。作业题目包含以下必做题和思考题1、必做题：1.1 自己找 2 张其他图，用 Yolox_s 进行目标检测，并注明输入尺寸和两个阈值。2、思考题：2.1 Yolox_s：用 time 模块和 for
介绍部分使用ChatGPT查询得到……LLM是啥？NLP中的LLM大模型（Large Language Model）是指能够处理海量文本数据和生成高质量语言表达能力的大型神经语言模型。通常，LLM大模型会使用海量的训练数据和深度学习神经网络来学习文本数据的规律，并生成基于统计的语言表达。目前，常见的LLM大模型包括GPT-3/4、BERT、Transformer、ELMo等。这些模型已经在自然语言
原创
2023-07-05 11:07:14
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Java杂谈（十一）??ORM 这是最后一篇Java杂谈了，以ORM框架的谈论收尾，也算是把J2ee的最后一方面给涵盖到了，之所以这么晚才总结出ORM这方面，一是笔者这两周比较忙，另一方面也想善始善终，仔细的先自己好好研究一下ORM框架技术，不想草率的敷衍了
文章目录一.背景介绍二.LangChain简介2.1 常见应用场景三.LangChain特点3.1 优点3.2 不足四.LangChain功能4.1 基础功能4.2 功能模块4.2.1 LLM和Prompts4.2.2 Chain4.2.3 Agent4.2.4 Memory4.2.5 Embedding4.2.6 Models4.2.7 Indexes五.实战案例5.1 背景需求5.2 数据准
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2024-04-17 16:19:34
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文章目录一、什么是LLM二、LLM从海量文本中学习到了什么？三、LLM的知识到底存储到了网络中的什么地方四、如何修改LLM中的某些知识？五、如何平衡训练数据量、模型参数、增加epoch的关系六、思维链promting是啥七、代码预训练增强LLM推理能力八、各种大模型评测排行榜网站九、预训练数据集概览十、InstructGPT模型微调数据集十一、指令微调数据集格式十二、训练数据准备阶段参考文档 一
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2023-12-01 20:24:46
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主要的记忆组件ConversationBufferMemory这个记忆组件允许储存对话的消息，并且可以把消息抽取到一个变量。ConversationBufferWindowMemory这个记忆会保持K轮对话的列表。只保存最近的K轮对话。旧对话会清除。ConversationTokenBufferMemory这个记忆组件跟ConversationBufferWindowMemory差不多，同样把旧对
原创
2023-10-22 19:02:41
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# 如何实现 "AIGC NLP LLM"
## 概述
在本文中，我将教会你如何实现 "AIGC NLP LLM"。这是一个涉及人工智能、自然语言处理和深度学习的项目。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 实施步骤
以下是实施 "AIGC NLP LLM" 的步骤概述。我们将详细介绍每个步骤以及所需的代码。
| 步骤 | 描
原创
2024-01-17 19:49:47
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看到了一个不错的论文https://arxiv.org/pdf/2501.06252TRANSFORMER-SQUARED: SELF-ADAPTIVE LLMS 挺有意思的，是一家日本AI公司SakanaAI的论文（我以前写过他们的不训练提升模型的能力的文章，感兴趣可以去翻）它家有Lion Jones坐镇，也是attention is all you need的作者之一，这篇论文的继承了他们家的
1. 初识EM、VI与VAE1.1. EM算法
EM是一种从频率角度解决优化问题（常见的频率角度模型有：回归模型、SVM等）。EM常与MLE进行对比。
MLE（极大似然估计）EM算法1.2 VI算法
变分推断（Variational Inference）解决的是贝叶斯角度的积分问题，是贝叶斯推断的确定性近似推断。利用EM的思路，把堪称和散度的结合。再把看成泛函，利用平均场理论进行求解。1.3
PyTorch剪枝方法详解，附详细代码。一，剪枝分类1.1，非结构化剪枝1.2，结构化剪枝1.3，本地与全局修剪二，PyTorch 的剪枝2.1，pytorch 剪枝工作原理2.2，局部剪枝2.3，全局非结构化剪枝三，总结参考资料一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的
@[TOC](Logstash+MQ 日志采集)需求场景logback+MQ+Logstash采集多台服务（下文用生产端代替）的日志数据，汇总到一台服务器（下文用消费端代替）中。实现1.RabbitMQ 将日志消息发布到mq，消费端获取消息。
2.Logstash 收集日志数据。放在消费端，接收mq消息，文件形式输出到本地。服务环境1.windows环境
2 .mq（环境模拟）
原创
2022-11-27 21:23:01
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与LLM推理机制中严格硬编码工具调用的固定实践流程相反，以代码为中心的范式允许LLM动态生成tokens，并使用可
原创
2024-04-11 14:53:22
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reference:https://github.com/abacaj/code-evalLMSYS Orghttps://github.com/THUDM/CodeGeeX2WizardLM/WizardLM-30B-V1.0 · Hugging
原创
2023-11-10 13:50:52
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# PyTorch LLM GPU
## 引言
深度学习已经成为现代人工智能领域的重要组成部分。为了高效地训练和推断深度神经网络模型，使用图形处理器（GPU）可以显著加快计算速度。本文将介绍如何在PyTorch中使用GPU进行加速，并提供一些示例代码。
## 什么是PyTorch？
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来构建和训练神经网络模型。PyTorch的一个重要
原创
2024-01-18 03:36:46
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LLM是LangChain的基本组成部分，用于处理输入的文本或向量内容，返回文本字符串。LangChain可以提供通用接口实现LLM访问，便于开发人员更换或自定义LLM。下面是一个自定义的、可供LangChain使用的LLM架构：import time
import logging
import requests
from typing import Optional,List,Dict,Mapp
