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优化器的作用是优化查询语句的执行效率,它通过评估不同的执行计划并选择最优的执行计划来实现这一目标。
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简单地说,ZooKeeper的连接与会话就是客户端通过实例化ZooKeeper对象来实现客户端与服务器创建并保持TCP连接的过程。本质上,Session就是一个...
Doris的存储结构是类似LSM-Tree设计的,因此很多方面都是通用的,先阅读了解LSM相关的知识,再看Doris的底层存储与读取流程会清晰透彻很多,如下是几...
自然语言处理NLP任务的实现,相比较以前基于传统机器学习算法实现方法,现在越来越集中使用大模型来实现。 通过——数据标注-模型训练-模型调优/微调-模型压缩-...
网上已经有很多关于微调的文章,介绍各种方式下的使用,这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑,这点在很多的文章都不会有相关的描述,因为大多数人都...
在做微调训练时,鉴于业务场景的需要,可能会存在微调数据集中含有敏感词汇,譬如:自杀、跳楼等。而开源模型可能没有做敏感词汇的屏蔽工程。因此可能就会出现不可预控的现...
目前在公司内部4张A10的GPU服务器上部署了ChatGLM3开源模型;然后部署了官方默认的web_demo、api_demo两种模式;重新设计了前端,支持H5...
SSE:Server Sent Event;服务器发送事件。 Server-Sent Events(SSE)是一种由服务器向客户端推送实时数据的技术。它是构建...
多模态:文本、音频、视频、图像等多形态的展现形式。 目前部门内业务要求领域大模型需要是多模态——支持音频/文本。从个人思考的角度来审视下,审视下多模态大模型的...
function_call表示函数调用,什么是函数调用?其作用是什么? 由于大模型的数据一般都是截止于某个时间点之前的数据,不具备实时性。比如,我要问今天的天...
近来,工作偏向于心理医疗领域方面的大模型,仅从领域大模型的落地,聊聊个人的一些思考。
参考现有的中文医疗模型:MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程,结合ChatGPT的训练流程,总结如下: 在预训练阶段,模型会从大量无标注文...
参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式...
模型的微调有多种方式,对于入门的来说,一般都是基于官方的文档微调;最近发现很多开源库,其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型,简化模型的微调门槛。比如 Cha...
GLM模型中位置编码是2D的,有两层的位置表示,分别是序列的位置表示和mask block的位置表示。由get_position_ids函数处理。positio...
论文PDF地址:https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf
作用:在微调时(以P-Tuning V2为例),方法训练时冻结模型的全部参数,只激活PrefixEncoder的参数。 其源码如下,整体来看是比较简单的。
ChatGLM是transformer架构的神经网络模型,因此从transformer结构入手,分析其源码结构。 transformer结构:
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容,再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接,实现transformers库的API直接调用Cha...
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