正如我们所看到的,没有直接的答案来优化推理时间,因为它主要取决于特定硬件和试图解决的问题。因此应该使用
当training loss低于阈值时,会反过来进行梯度上升,让training loss保持在一个阈值附近,让模型持续进行"random walk",并期
然而,Transformer 和基于 Transformer 的 LLM 由于注意力机制的固有特性,即 Transformer 中的注意力机制在内存占用和计算时间上都表
为了验证使用不同大小奇异值、奇异向量初始化适配器对模型的影响,研究人员分别使用高、中、低奇异值初始化 LLaMA 2
如图 3-8所示,左边表示的是一副灰度图像,从左到右从黑色(0)慢慢变为白色(255),现在我们来看它的水平灰度剖面,灰度值从小到大平稳上升,其一阶导数表
提到处理器结构,有2个指标是经常要考虑的:延迟和吞吐量。所谓延迟,是指从发出指令到最终返回结果中间经历的时间间隔。
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