LuYF-Lemon-love の Blog
00326 tee 命令 00326 tee 命令
前言tee命令 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 介绍tee 是 Linux 和类 Unix 系统中的一个常用命令行工具,主要用于将标准输入(stdin)的数据同时输出到标准输出(stdout)和一个
2025-04-27
00325 Hydra - Basic Tutorial 学习笔记 00325 Hydra - Basic Tutorial 学习笔记
前言基本教程涵盖了基本的Hydra概念。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 参考文档 Tutorials intro Basic Tutorial 一个简单的命令行应用程序 link: https:
2025-04-21
00324 Hydra - Getting started 学习笔记 00324 Hydra - Getting started 学习笔记
前言Hydra:用于优雅配置复杂应用程序的框架。 无样板: Hydra让您可以专注于手头的问题,而不是将时间花在命令行标志、加载配置文件、日志记录等样板代码上。 强大的配置: 使用Hydra,您可以动态组合配置,使您能够轻松获得每次运行的
2025-04-21
00323 QwQ-32B: 领略强化学习之力 00323 QwQ-32B: 领略强化学习之力
前言QwQ-32B: 领略强化学习之力。 QWEN CHAT: https://chat.qwen.ai/ Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B ModelScope: htt
00322 Inference - Chat with models - Templates 学习笔记 00322 Inference - Chat with models - Templates 学习笔记
前言聊天管道指南介绍了TextGenerationPipeline以及与模型对话的聊天提示或聊天模板的概念。在这个高级管道的背后,是apply_chat_template方法。聊天模板是tokenizer的一部分,它指定了如何将对话转换为预
00321 Inference - Chat with models - Chat basics 学习笔记 00321 Inference - Chat with models - Chat basics 学习笔记
前言聊天模型是指你可以发送和接收消息的对话模型。有许多聊天模型可供选择,但一般来说,更大的模型往往表现更好,不过情况并非总是如此。模型大小通常包含在名称中,如“8B”或“70B”,它描述了参数的数量。混合专家模型(MoE)的名称如“8x7B
00320 DeepSpeed-Ulysses (论文学习笔记) 00320 DeepSpeed-Ulysses (论文学习笔记)
前言Microsoft DeepSpeed-Ulysses论文的学习笔记。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 信息论文题目:DeepSpeed Ulysses: System Optimization
2025-04-13
00319 DAPO (论文学习笔记) 00319 DAPO (论文学习笔记)
前言ByteDance DAPO论文的学习笔记。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 信息论文题目:DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning Sys
2025-04-07
00318 HybridFlow (论文学习笔记) 00318 HybridFlow (论文学习笔记)
前言ByteDance HybridFlow论文的学习笔记。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 信息论文题目:HybridFlow: A Flexible and Efficient RLHF Fra
2025-04-04
00317 Mermaid语法的入门教程 00317 Mermaid语法的入门教程
前言Mermaid语法的入门教程。 官方文档:https://mermaid.js.org 在线调试:https://mermaid.live Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 参考文档入门教程Mer
2025-03-26
00316 NLP Course - Building a tokenizer, block by block 00316 NLP Course - Building a tokenizer, block by block
前言正如我们在前面的部分所看到的,分词包括几个步骤: 标准化(对文本进行必要的清理,例如删除空格或重音、Unicode 标准化等) 预分词(将输入分解为单词) 通过模型运行输入(使用预分词的单词生成一系列标记) 后处理(添加分词器的特殊标
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
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