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【python爬虫】利用代理IP爬取filckr网站数据
这个问题我在网上搜了也找不到相关的解决办法，也不懂什么意思。，说是一张4090单卡则足以微调大模型，因此决定复刻。结果：一个epoch的运行时间大概2个小时。环境的搭建和模型下载就不说了，文章里都有。
分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法，它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量。
本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承
数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在。
提前安装ninja，否则编译过程会持续很长时间，pip install flash-attn --no-build-isolation。# 如果flash-attn版本高于2.1.1，下方无需安装。直接安装cuda多次尝试失败！，不要勾选安装驱动！1、安装cuda、gpu驱动、torch。# 下方安装可选，安装可能比较缓慢。统一cuda12.1版本，完美支持。继续安装如下，不然依旧会报警告！gpu
位置逐元素前馈（position-wise feed-forward）在Transformer架构中被广泛使用，可以放在自注意力（self-attention）层之后，它的主要目的是在每个序列的位置单独应用一个全连接前馈网络。例如，在GPT（基于Transformer的解码器）中，每个解码器层都包含一个因果自注意力子层和一个位置逐元素前馈子层。第一个线性层扩展每个位置的表示，为学习更复杂的特征提供
动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》的内容也较为丰富，如涉及深度神经网络、数值建模、图像建模、文本建模、音频建模、模型可视化以及当前热点的大模型本地部署、预训练与微调等内容，与时与时俱进，紧跟技术发展的步伐。《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》是一本讲述以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书，从数学知识和必备基础知识和概念入手讲解，理论兼备实践，语言通
启动百川大模型错误解决：ModuleNotFoundError: No module named 'bitsandbytes'
在人工智能领域，Transformer架构、大模型是当下最激动人心的话题之一。它们不仅推动了技术的极限，还重新定义了我们与机器交互的方式。本文将带您从科普的视角了解这些开启智能新篇章的概念。
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