玩具模型为了方便我们的讨论，我们使用流行的 timm python 模块（版本 0.9.7）定义了一个简单的基于 Vision Transformer (ViT) 的分类模型。我们将模型的 patch_drop_rate 标志设置为 0.5，这会导致模型在每个训练步骤中随机丢弃一半的补丁。使用 torch.use_definistic_algorithms 函数和 cuBLAS 环境变量 CUBL
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2024-09-14 09:11:14
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PyTorch中的模型解释和可解释性方法是什么？PyTorch中的模型解释和可解释性是指通过一些方法和技术，使得深度学习模型的预测结果可以被理解和解释。在实际应用中，模型的可解释性对于理解模型决策、排查错误、增强用户信任等方面都非常重要。以下是PyTorch中常用的模型解释和可解释性方法：特征重要性：特征重要性分析：通过分析模型中各个特征对预测结果的重要性，可以获得关于特征对结果贡献程度的信息。常
模型模型参数创新点评价GPT1预训练+微调， 创新点在于Task-specific input transformations。GPT215亿参数预训练+Prompt+Predict， 创新点在于Zero-shotZero-shot新颖度拉满，但模型性能拉胯GPT31750亿参数预训练+Prompt+Predict， 创新点在于in-context learning开创性提出in-context
2月15日，OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型：GPT 2.0，被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，刷新了7大数据集基准，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。一时间，GPT 2.0的消息在全网刷屏，有关这一模型是否被过誉的讨论也在热烈进行中。今天这篇文章，来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对
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2024-08-04 11:47:34
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前言 大型语言模型（LLM）是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型，它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中，LLM领域经历了飞速的发展，其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重要参与者，其BERT自编码模型和T5编码解码器在自然语言理解任务上取得了优异的表现。BERT模型通过
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2024-02-19 18:32:15
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人类理解语言细微差别的能力是非常强大的——我们敏锐的大脑可以在一句话里轻易地感受到幽默、讽刺、负面情绪等，但发挥这个“超能力”的前提是，我们必须知道话语所使用的语言。
例如，如果有小伙伴用日文在底部写评论，大部分人应该看不懂他写的是什么吧，自然也不敢轻易回复。所以，为了实现有效沟通，我们需要用彼此能理解的语言进行互动。
而对于机器来说，为了让
在实现深度学习模型时，使用 PyTorch 库已成为主流选择，而大模型的训练和部署也挑战着现有的计算资源与软件框架。本文将深入探讨“大模型与 PyTorch 库的关系”这一主题，通过解析其技术原理、架构、源码以及性能优化，帮助读者全面理解这两者的互动。
### 背景描述
随着计算能力的不断提升，尤其是 2023 年，大规模模型（如 GPT-3、BERT 等）已在众多 AI 应用中展现出卓越性能。
分布式训练系统包括多个组成部分，如AI集群架构、通信机制、并行技术等。基于这些内容，我们可以设计出不同的大模型算法。下面我们简单讲述下大模型的发展脉络，大模型的结构以及SOTA大模型算法。大模型发展脉络随着2017年Transformer结构的提出，使得深度学习模型参数突破了1亿，Transformer 取代RNN、CNN进入大模型时代。2018年谷歌发布了BERT，便一举击败 11 个 NLP
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2024-03-31 00:26:19
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文章目录一、AIGC 的简要介绍二、AIGC 的发展历程三、AIGC 的基石3.1 基本模型3.2 基于人类反馈的强化学习3.3 算力支持四、生成式 AI（Generative AI）4.1 单模态4.1.1 生成式语言模型（Generative Language Models，GLM）4.1.2 生成式视觉模型（Generative Vision Models）4.2 多模态4.2.1 视觉语
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2024-03-29 20:41:57
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1.背景介绍在深度学习领域，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，已经被广泛应用于各种任务。然而，为了充分利用PyTorch的潜力，我们需要了解如何对其进行优化和性能调优。在本文中，我们将探讨PyTorch的优化和性能调优方法，并提供一些实际的最佳实践。1. 背景介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发。它具有灵活的API和强大的功能，使得它在研究和应用中得到了广泛的
# PyTorch 大模型简介与实用示例
近年来，深度学习在各个领域取得了显著的进展，尤其是在自然语言处理、计算机视觉等任务中，越来越多的“大模型”应运而生。PyTorch作为深度学习领域的一个主流框架，其灵活性和易用性使得它成为研发大模型的首选工具。本文将深入探讨PyTorch大模型的概念，使用示例说明其基础用法，并通过甘特图展示大模型研发过程中的一些关键步骤。
## 什么是大模型？
“大
原创
2024-10-19 08:43:17
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1 什么是语言模型：语言模型其实就是看一句话是不是正常人说出来的（判断自然语言上下文相关的特性）。在很多NLP任务中都会用到，比如机器翻译、语音识别得到若干候选之后。语言模型形式化的描述就是给定一个字符串，看它是自然语言的概率 P(w1,w2,…,wt)。W依次表示这句话中的各个词。有个很简单的推论常用的语言模型都是在近似地求 比如 n-gram 模型就是用 P(wt
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2024-02-22 21:24:43
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类似其他的机器学习的数据预处理，自然语言处理也需要进行文本预处理，例如中文需要分词，英文需要词性还原等。常见预处理方法1、文本规范化大写转小写output_str = input_str.lower()数字处理 去掉所有数字import re
output_str = re.sub(r'\d','',input_str)标点符号处理 python中的string类型中有一个方法是translate
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2024-10-11 10:42:14
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源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
1.检索语言的定义 检索语言——是用于文献标引和检索的一种人工语言。2.检索语言的作用建立标引和检索的桥梁便于文献集中化、系统化和组织化保证检索者按不同需求检索文献时能有较高的检全率和检准率。3.检索语言类型检索语言： 文献外部特征： 题名语言：书名、篇名、刊名…… 责任者语言：个人、编者、作者单位…… 编码语言：ISBN、ISSN、DOI 入藏号、标准号、报告号…… 文献
我们在前面的系列中介绍和提到了一些年轻有为的科学家，迈克尔·柯林斯，艾里克·布莱尔，大卫·雅让斯基，拉纳帕提等等，他们都出自宾夕法尼亚计算机系米奇·马库斯(Mitch Marcus)名下。就像许多武侠小说中描写的，弟子都成了各派的掌门，师傅一定了不得。的确，马库斯虽然作为第一作者发表的论文并不多，但是从很多角度上讲，他可以说是自然语言处理领域的教父。 马库斯教授长期当任宾夕法尼亚大学计
大数据的MapReduce 的模型理解何谓大数据，应该是数据的数量超级大，就是海量数据的意思。 那么多么大的数据才算大呢? 一亿，十亿条记录数据。还是一百亿呢。 MapReduce的做法是分布式的，并行式的，即分成很多的子任务，再汇总统计。 其实这不是电脑上的MapReduce的首创。类似的做法早以有之。下面举一个例子说明。例如，我国要在全国十三亿多的人口中，找到当前最长寿的一个人。
目录前言一、查看CUDA版本二、安装CUDA三、安装cudnn四、安装Anaconda五、Pytorch六、TensorFlow前言深度学习框架TensorFlow和Pytorch的GPU版本搭建基础要求是显卡应当为NVIDIA系列，并将显卡驱动升级为最高版本。显卡驱动下载地址：官方驱动 | NVIDIA ，根据自己的显卡型号选择相应的驱动版本。一、查看CUDA版本安装好显卡最新版本驱动后，在桌面
本文是对Pytorch学习官网中，QuickStart快速开始部分的学习记录以及个人注解，希望能够帮助其他同学更快更清楚的了解构建神经网络模型工程中的基础流程，同时对官网中未注解、未解释清楚的部分，提供了更为详细的解读。首先附上官网地址：PyTorch——QuickStarthttps://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutor
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2023-11-03 20:32:16
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1. 语言模型概念 语言模型可以对一段文本的概率进行估计，对信息检索，机器翻译，语音识别等任务有着重要的作用。 对于语言序列，语言模型就是计算该序列的概率，即 ： 从机器学习的角度来看：语言模型是对语句的概率分布的建模。 通俗解释：判断一个语言序列是否是正常语句，即是否是人话 。2. torchtext的基本使用import torchtext
from torchtext.vocab impor
