产品型号:LM301AN工作电压Min.(V):±3工作电压Max.(V):±18带宽GBW(典型值)(MHz):1转换速率(典型值)(V/us):0.500输入失调电压(25℃,Max.)(mV):7.500输入偏置电流(Max.)(nA):70最大工作电流ID(mA):1.800共模抑制比...
”LM301AN的技术参数 其它“ 的搜索结果
大模型参数计算 1. 模型参数单位 2. 训练显存计算 3. 推理显存计算 大模型的分布式训练 1. 数据并行 2. 模型并行 3. 流水并行 4. 混合并行 模型量化 DeepSpeed ZeRO：零冗余优化 DeepSpeed Chat fastertransformer：...
最小二乘法的概念最小二乘法要关心的是对应的cost function是线性还是非线性函数，不同的方法计算效率如何，要不要求逆，矩阵的维数一般都是过约束，方程式的数目多于未知的参数数目。最小二乘法的目标：求误差的...
PTMs：大模型预训练技巧之ZeRO训练优化技术(DeepSpeed库-减少参数的冗余+优化通信+本质是时间换空间)的简介(四大核心技术(分布式训练/模型分片/梯度累积/内存优化)+ZeRO四个版本(优化器状态分片→梯度分片→参数分片...
LLMs之Vicuna：《Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality》翻译与解读 目录 相关论文 相关文章 《Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%*...
LLMs之PEFT：大模型核心技术—PEFT(参数高效微调)的简介(指令微调/RLHF微调)、微调两大范式+三类五法—基于添加式(引入额外可训练参数或模块，如Adapter/Prefix/P-tuning/HINT)、基于规范化(冻结某些固有模型参数...
柴油机工作参数图论矩阵法多属性决策A B S T R A C T本文提出了一种基于图论矩阵法的变压缩比柴油机性能参数最优组合的研究框架在专家意见和文献综述的基础上，选择了功能参数、属性、子属性和子属性的功能变量。...
AI：大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+前沿技术探讨+最新案例应用)、带你精细解读多篇优秀的大模型论文、AI领域各种工具产品集合(文本/图片/编程...
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LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 ...
SRILM是C ++库，可执行程序和帮助程序脚本的集合，设计用于生成和实验语音识别和其他应用程序的统计语言模型。 SRILM可免费用于非商业目的。 该工具包支持基于N-gram统计数据创建和评估各种语言模型类型，以及几个...
工程科学与技术，国际期刊20（2017）212完整文章基于萤火虫算法的先进加工工艺参数选择Dinesh Singh Rajkamal ShuklaSardar Vallabhbhai国家技术学院机械工程系，印度古吉拉特邦，Surat阿提奇莱因福奥文章历史记录：...
本文主要讲述了基于ChatGLM使用LoRA进行参数高效微调以及使用训练好的模型对其进行推理。参考文档。
LLMs通过建模和模仿人类来展现特定的个性。第二个重点是将具有特定个性的LLMs定制为。
常规部分的正向传播由transformers所定义，而LoRA部分的正向传播则由LinearLayer_LoRA(nn.Module)的forward()所定义，即“LoRA层的两条分支结果进行加和”，如下图所示『一般用随机高斯分布初始化，当然实际代码实现...
Summary Research Objective(s) Problem Statement Method(s) Evaluation Conclusion Notes(optional) References(optional) Holdout Validation(流出法) 方法：直接将数据集随意分为两部分，一个只用于训练，一个只...
NLP：自然语言处理技术最强学习路线之NLP简介(岗位需求/必备技能)、早期/中期/近期应用领域(偏具体应用)、经典NLP架构(偏具体算法)概述、常用工具/库/框架/产品、环境安装(更新中) 目录 NLP自然语言处理技术最强...
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型...
最后，大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在数据集广泛，参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，有广泛的应用场景。大语言模型能够发展，主要还是模型具备很好的并行扩展性，随着数据量和...
白盒水印：在神经网络的参数中嵌入水印，验证时通过检验模型的权重分布检验水印的存在。黑盒水印：通过后门植入的方法在神经网络的参数中嵌入水印，验证时通过比对模型输出与触发集标签的一致性检验水印的存在。无盒...
DNN之LNN：训练大型神经网络的核心技术(数据并行+管道并行+张量并行+专家混合MoE+内存优化策略【CheckPoint梯度检查点/AMP混合精度训练/Offloading数据卸载/优化器内存优化/压缩技术)之详细攻略 DNN之...
'''：模型检查点的路径(若None则从头开始训练)、下载的预训练模型路径、模型权重数据类型、是否使用flash_attention、是否使用Llama模型：输入训练数据的文件路径、用于评估困惑度的可选评估数据文件的路径。
An Introduction to GCC - 3 Compilation options (编译选项) for the GNU Compilers gcc and g++ Brian Gough Foreword by Richard M. Stallman 3 Compilation options (编译选项) This chapter describes other ...
预训练与微调技术在大规模深度学习模型中扮演着至关重要的角色。未来，我们将继续 witness 其在自然语言处理、计算机视觉等领域的广泛应用。数据 scarcity: 如何有效利用少量带标注数据 fine-tunes 预训练模型？
工程科学与技术，国际期刊22（2019）956完整文章光学玻璃旋转超声钻削的田口法和效用法维卡斯·库马尔·辛格，哈里·辛格印度国立技术学院机械工程系，Kurukshetra阿提奇莱因福奥文章历史记录：2017年10月7日收到...
工程科学与技术，国际期刊20（2017）247完整文章Udimet-L 605高温合金电火花线切割加工工艺参数建模与优化Somvir Singh Naina，Sunday，Dijeev Garga，Sanjeev Kumarba印度库鲁克舍特拉136119国家技术学院机械工程系...
LLM之FLM-101B：《FLM-101B: An Open LLM and How to Train It with $100K Budget一个开放的LLM和如何用10万美元的预算训练训它》翻译与解读 目录 《FLM-101B: An Open LLM and How to Train It with $100K ...
工程科学与技术，国际期刊23（2020）769完整文章基于频率响应分析和粒子群轨迹优化ChristianGollee，Jens-Peter Majschak德国德累斯顿工业大学机械工程系阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2019年2020年1月17日修订...
LangChain已经存在了一年多一点，随着LangChain成长为构建LLM应用程序的默认框架，LangChain已经发生了很大的变化。正如LangChain一个月前预览的那样，LangChain最近决定对LangChain架构进行重大更改，以便更好地...
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