LuYF-Lemon-love の Blog
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00315 NLP Course - Unigram tokenization 00315 NLP Course - Unigram tokenization
前言Unigram算法通常用于SentencePiece中，这是AlBERT、T5、mBART、Big Bird和XLNet等模型使用的分词算法。 💡 本节深入介绍了Unigram算法，甚至展示了一个完整的实现。如果您只想了解分词算法的
2025-03-22 大语言模型
深度学习 大语言模型 huggingface
00314 NLP Course - WordPiece tokenization 00314 NLP Course - WordPiece tokenization
前言WordPiece是谷歌开发用于预训练BERT的标记化算法。自那以后，它在许多基于BERT的Transformer模型中得到了重新使用，例如DistilBERT、MobileBERT、Funnel Transformers和MPNET。
2025-03-22 大语言模型
深度学习 大语言模型 huggingface
00304 tiktoken 学习笔记 00304 tiktoken 学习笔记
前言tiktoken 是一个快速的 BPE 分词器，用于 OpenAI 的模型。 import tiktoken enc = tiktoken.get_encoding("o200k_base") assert enc.decode(enc
2025-03-09 大语言模型
深度学习 大语言模型
00295 Ollama OpenAI兼容性 00295 Ollama OpenAI兼容性
前言Ollama OpenAI 兼容性. OpenAI兼容性是实验性的，会受到重大调整，包括重大更改。有关对Ollama API的全功能访问，请参阅Ollama Python库、JavaScript库和REST API。 Ollama提供
2025-02-26 大语言模型
深度学习 大语言模型 ollama
00294 A800 GPU的功耗差异 00294 A800 GPU的功耗差异
前言本文介绍了A800 GPU的功耗差异。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 参考文档功耗差异A800 GPU的功耗差异主要是由于其不同的版本和配置。具体来说，NVIDIA A800系列计算卡有不同的
2025-02-26 大语言模型
深度学习 大语言模型
00292 Ollama 导入模型 00292 Ollama 导入模型
前言Ollama 导入模型. Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 参考文档 Importing a model 从Safetensors权重导入微调适配器首先，创建一个Modelfile，其中包含一个
2025-02-25 大语言模型
深度学习 大语言模型 ollama
00291 DeepSeek API 文档 00291 DeepSeek API 文档
前言DeepSeek API 文档。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 参考文档 首次调用 API 推理模型 (deepseek-reasoner) 多轮对话 对话前缀续写（Beta） 首次调用 A
2025-02-24 大语言模型
深度学习 大语言模型
00279 摘要 00279 摘要
前言本文介绍了如何进行摘要。 Hugging Face Github 主页: https://github.com/huggingface 摘要会创建一个文档或文章的简短版本，捕捉所有重要的信息。与翻译一样，它也是一个可以表述为序列到序列任
2025-01-30 大语言模型
深度学习 大语言模型 huggingface
00271 PEFT - Fine-tune large models using 🤗 peft adapters, transformers & bitsandbytes 00271 PEFT - Fine-tune large models using 🤗 peft adapters, transformers & bitsandbytes
前言在本教程中，我们将介绍如何使用最新的peft库和bitsandbytes库以8位格式加载大型模型，进而对大型语言模型进行微调。微调方法将依赖于一种最近的方法，称为“低秩适配器”（LoRA）。您无需微调整个模型，只需微调这些适配器并将它们
2025-01-18 大语言模型
深度学习 大语言模型 huggingface
00270 PEFT - Quicktour 00270 PEFT - Quicktour
前言PEFT（参数高效微调）是一个库，它能够高效地将大型预训练模型适配到各种下游应用，而无需微调模型的所有参数，因为这样做成本过高。PEFT方法仅微调少量（额外）的模型参数，显著降低计算和存储成本，同时还能达到与完全微调模型相当的性能。这使
2025-01-18 大语言模型
深度学习 大语言模型 huggingface
00266 NLP Course - Byte-Pair Encoding tokenization 00266 NLP Course - Byte-Pair Encoding tokenization
前言字节对编码（Byte-Pair Encoding，BPE）最初是作为一种文本压缩算法开发的，然后被OpenAI用于在预训练GPT模型时进行分词。它被许多Transformer模型使用，包括GPT、GPT-2、RoBERTa、BART和D
2025-01-12 大语言模型
深度学习 大语言模型 huggingface
00264 处理文本数据 00264 处理文本数据
前言本指南展示了处理文本数据集的特定方法。学习如何： 使用 map() 对数据集进行分词。 为 NLI 数据集将数据集标签与标签 ID 对齐。 有关如何处理任何类型数据集的指南，请查看通用处理指南。 src link: https://
2025-01-11 大语言模型
深度学习 大语言模型 huggingface
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