QLoRA方法的量化过程与性能 - 飞书文档- Feishu
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采样迭代步数Sampling steps解析 - 飞书文档
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轻量化微调能否降低大模型算力需求？ - 飞书文档- Feishu
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PLCHwQ8pai12rEkPzDqcufWKnDd/ad... 数万条）亦能实现令人满意的微调效果。这不仅降低了对计算资源的依赖，也提升了微调的灵活性与效率。 ... 本教程主要由@张帆写作贡献，. 融合了多位助教的内测体验和宝贵 ...
Khoj：个人AI助手应用，扩展数字大脑 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Oe2rw7yUAicDz7kPDyXc8FSSnOg/aj亚马逊公司的云部门宣布，已与人工智能初创公司Hugging Face 合作，将在亚马逊的定制计算芯片上更低成本地运行数千个AI 模型。 ... CogVLM2提供了基础使用教程和微调示例，帮助 ...
HuggingFace评估团队分享大语言模型评估指南 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IvXmwBAK4iEXeqkhOFqc0BvUnNc/ab模型执行阶段利用Paged Attention进行高效的缓存管理，通过拆分、拷贝和分页的方式处理attention计算。 ... 计算活动数，算力达到了TFLOPS级别。然而，随着功率和散热限制的增加 ...
【多Agent】MetaGPT学习教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/MJDDwySWEibeJSkOzJocTC5InGh拷贝样例配置config.yaml 中的内容到你的新文件中。 在新文件内设置 ... 此外，智能体还可以执行使用工具的操作，包括在互联网上搜索天气，使用计算器进行数学计算等。
Llama V2算子融合：提升推理效率的关键 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NDvaw18BwiqkhZkIT4Jcb4bFnmd/ak很多机器学习技术利用数据、概率论和微积分来推断模式，而设计机器学习芯片、算法和代码的程序员，则是在再现（copy）伽利略的自由落体实验。
8月AGI技术月报上篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/QoU3wYW99iGlPzkBZZDcbJMonzp接着详细探讨了如何通过CUTLASS 进行矩阵转置和GEMM 数据流的优化，包括使用Copy 和TiledCopy 等API 实现高效的数据拷贝和并行计算。 ... T-MAC 的计算性能会随着比特数 ...
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Textual Inversion如何实现训练？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LyVgwLVpIiBU3kk5E5wc3leznch/a7查阅、整理和输出教程属实不易，觉得这篇教程对你有所帮助的话，不妨分享给 ... 数字矩阵做一些计算然后得出另一个矩阵。新的矩阵会传递给下一层，然后得出另一个 ...