RoPE代码实现:基于LLaMA的范例 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/REdFwk9rMiBMnvkdzaRcCp9ln4c/a73.1 基本原理 ... 通过与当前token绝对位置有关的向量旋转(Rm,Rn) ,我们成功向原先位置不敏感的(q,k) 引入了绝对位置信息。基于(q~m,k~n) ,我们进一步通过内积计算注意力分数 ...
3.1 基本原理 ... 通过与当前token绝对位置有关的向量旋转(Rm,Rn) ,我们成功向原先位置不敏感的(q,k) 引入了绝对位置信息。基于(q~m,k~n) ,我们进一步通过内积计算注意力分数 ...
作者:lucas大叔原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/685943... HyDE (Hypothetical Document Embeddings)是一种改进检索的方法,它生成可用于回答用户输入问题的假设文档 ...
一、常见本地知识库问答流程整体框架image.png 改进的点(方向): 改LLM模型embedding模型文本分割方式多卡加速模型部署提升top-k检索召回的质量基于数据隐私和私有化 ...
最常见的使用场景就是:**数据预处理->模型推理->数据后处理**。通过集成模型可以避免传输中间tensor的开销,并且可以最小化请求次数。比如:bert实现的文本分类任务,需要在前 ...
为什么MQA可以实现推理加速? 在MQA中,键张量和值张量的大小分别为b * k和b * v,而在MHA中,键张量和值张量的大小分别为b * h * k和b * h * v,其中h表示头的个数。 MQA通过 ...
在当今数字化的时代,计算机代码正逐渐成为一种具有强大影响力的工具。正如《纽约时报》的这篇文章所探讨的,代码的重要性日益凸显,它为人们在互联网世界中获得优势 ...
GPT是通用大语言模型,无法获取到你的私有化数据,比如企业文化、订单信息等。所以我们在设计问答系统的时候,需要找到办法这些私有化数据喂给GPT,GPT才能完成私有化数据的 ...
在吴恩达教授提出的AI智能体工作流中, **反思(Reflection) **是一个关键的概念,它指的是智能体在完成任务后,能够自我审视其产出,并主动寻找潜在的改进空间。这种能力不仅 ...
其中一款备受瞩目的工具是[具体工具名称1]。它具有强大的代码生成能力,能够根据用户输入的需求描述,快速生成相应的代码片段。例如,当用户输入“创建一个登录页面”时,它能够 ...
3.3 流程解析如下: · 打开孔夫子网站,获取这一列都要点击的书名。 · 跳转到所选的书目详情页,开始点击每一步书,获取title、ISBN、定价, · 保存到数据表格中。