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1、Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询query需要与同一sequence中其他token的键key和值value进行交互计算，存在内在依赖性因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度为了降低显存使用，前。

2、Toolformer是一个经过特殊训练的模型，其核心能力在于决定调用哪些API何时调用以及传递哪些参数，并将其结果整合进未来token预测中这一过程通过自监督学习完成，仅需为每种API演示少量实例即可论文提出了一种基于大型LM和上下文学习的创新方法，通过编写关于如何使用API的人工示例，让LM自动标注大规模语言。

3、Equilibrium于2021年完成250万美元融资，由KR 1Signum Capital和Hypersphere Ventures等机构参与投资计划于3月8日至9日在Gateio进行首发，出售625万个Token，单价0008美元Your Open MetaverseYOM官方网站yomooo 简介YOM是一个点对点的元宇宙基础设施，允许创作者从自己的站点部署和控制自。

4、TokenPacker Efficient Visual Projector for Multimodal LLM 针对MLLM连接器的设计，文章采用与Cambrian1相似的方法，即先对齐不同尺度的视觉特征，使用交叉注意力融合，降低视觉令牌数量实验设置遵循通用原则，旨在优化连接器模型的性能基准和设置InternLMXComposer25 A Versatile Large Vision。

5、我们可以在论文 Attention 电脑 Augmented Convolutional Networks 中找到第一个使用的记录，这篇论文试图结合自注意力机制和卷积摆脱卷积主要是由于 CNN 引入的空间归纳偏置另一个例子见于论文Visual Transformers Tokenbased Image Representation and Processing for Computer Vision，这篇论文在基于滤波器的 token。

6、3 高效训练能力，支持序列并行，能够快速处理超长 token 的训练任务序列并行技术的加入显著提高了训练效率，使得大规模任务的完成变得更加容易4 支持多模态 MLLM 模型微调，结合 InternLM2 的强大功能，XTuner 提供了从预训练到微调的完整支持，尤其在视觉场景下的表现优异对于视觉编码器 ViT 的。

7、当然这里也可以使用LMDeploy的模型部署服务，其支持开箱即用的命令行对话Gradio Demo展示和Api服务，思路主要如下其会在同路径下生成一个workspace 文件夹，随后就可以直接进行对话了命令行对话lmdeploy chat turbomind workspaceGradio Demolmdeploy serve gradio workspace API服务关于模型。

8、掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码每个序列以masked_lm_prob015概率进行掩码，对于被掩码的token，80%情况下替换为MASK，10%保持不变，10%则替换为词表中随机选择的单词返回结果包括掩码操作后的序列掩码token索引及真实。

9、在探索大模型世界时，我整理了一些平民化的学习笔记，记录了我在实践过程中遇到的问题以及不完善的解决方案让我们一起深入了解LLM基础主流的开源模型有ChatGLM6B的前缀LM1和LLaMA7B的因果LM2区别在于，前缀LM的attention mask允许前部分token互相影响，而因果LM严格遵循时间顺序，仅后续。

10、在训练过程中，随机mask一部分token，利用上下文信息预测被mask的token，使得模型考虑token的上下文信息，提高模型对语言上下文和流程的感知能力Masked LMMLM是BERT的关键技术，通过将要预测的词遮挡起来，借助attention机制获得预测词的上下文信息，同时避免模型直接从输入中复制答案在训练过程中，随机mask。

11、7200 其中的 N2L7KXa084WvelONYjkJ_traBMCCvy_UKmpUUzlrQ0EA2yNp3Iz6eSUrRG0bhaR_viswd50vDuPkY5nG43d1gbmolT2KRMxOsVE08RfeD9lvK9lMguNG9kpIkKGZEjIf8Jv2m9fFhf8bnNayQH3g 就是access token使用官方的接口调试工具，地址可以通过后台点击进入使用网页调试工具调试自定义菜单接口。

12、在多项中文考试中取得超越ChatGPT的成绩，其中就包括中国高考各个科目的数据集商汤科技上海AI实验室联合香港中文大学复旦大学及上海交通大学发布千亿级参数大语言模型“书生·浦语”InternLM“书生·浦语”具有1040亿参数，是在包含16万亿token的多语种高质量数据集上训练而成。

13、这是Vicuna与其他模型的排名情况部署Vicuna的步骤如下1 **搭建conda环境**搭建conda环境并不复杂，可以使用miniconda或Anaconda，并设置国内源Pytorch必须安装，建议从官方torch网站获取安装命令，确保安装效率2 **下载Vicuna模型**从Huggingface_lmsys仓库下载Vicuna模型，选择适合的版本目前。

14、运行openailmhumanpreferences说明直观比较，我们运行原始RLHF代码，提供宝贵指标以验证和诊断复现设置原始TensorFlow1x代码需特定配置实现细节深入探讨与复现OAI工作相关的技术细节，如奖励与响应生成填充token调整HF transformers注解奖励模型实现与策略训练细节PyTorch Adam优化器与数值问题。

15、在LMDrive中，LLM充当整个驾驶过程的“大脑”，处理由视觉编码器生成的每一帧的传感器token，理解自然语言指令，生成必要的控制信号，并预测指令是否完成LLaMA作为语言主干，与三个相关组件标记器QFormer和两个适配器一起工作，将指令和可视化token化，处理视觉信息，预测动作标记，并应用PID控制器。

16、值得注意的是，近期causallm14b模型基于qwen14b参数初始训练，超越qwen14b，zephyr7bbetaopenbuddymistral7bv131多语言及agentlm13b模型在各自领域表现优异目前缺少一个强大的代码模型，但竞争激烈，Aquilachat34b是一个可本地CPU部署的模型更新过程中，Autogen强调与媒体宣传的差距，建议。

17、Bert模型结构采用transformer encoder，双向提取特征，与GPT相似但更灵活Bert预训练使用两个任务Masked LM捕捉单词级特征，Next Sentence Prediction捕捉句子级特征Bert通过构造特殊输入，包括token句子位置embedding，精心设计预训练任务Bert的finetuning阶段简单，最多加一层神经网络，适用于不同任务。

18、论文23Small Models， Big Insights Leveraging Slim Proxy Models To Decide When and What to Retrieve for LLMs论文未找到同名公开论文，推测为以下这篇提出通过训练小型LM作为评估器，决定是否检索，用于医学问答的生成阅读框架，取得sota效果论文24Blinded by Generated Contexts How。