LLM中的并行计算:原理与方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IwBmw43EMiKJ0NkGRJ4cUvGcnxf/a1二、通用型并行计算方法 · 指令并行,即我们最常理解的并行计算,最典型的就是CUDA 编程模型。 · 数据并行,即最基础最常用的模型并行训练方法,其特点就是将一个模型看做一个 ...
二、通用型并行计算方法 · 指令并行,即我们最常理解的并行计算,最典型的就是CUDA 编程模型。 · 数据并行,即最基础最常用的模型并行训练方法,其特点就是将一个模型看做一个 ...
由于量子比特极易受到外界环境的干扰,如温度、电磁场等,这会导致量子态的坍缩,从而影响计算结果的准确性。谷歌的研究团队通过一系列创新的技术和方法,有效地降低了这些干扰 ...
推荐系统之重排相似性的度量基于物品属性标签image.png 基于物品向量表征⽤召回的双塔模型的物品向量(不好) 基于内容的向量表征(好) image.png image.png image.png ...
本期我们先详解n-gram 模型的算法原理(包括困惑度的定义、计算方式(与熵的关系)、数据稀疏问题的解决方式等),再来对基于Python 和C 的ngram 代码进行解读。 n-gram 算法 ...
其中,FP(False Positive)表示错误地将负例识别为正例的数量,TN(True Negative)表示正确识别的负例数量。
作者:吵爷基础入门反向传播算法是深度学习和神经网络领域的重要一步。反向传播算法是一种在神经网络中用于优化权重的方法。它使用链式法则来计算损失函数关于每个权重 ...
之前的一篇文章里面,我们学习了BP(反向传播)算法的工作原理(当今大模型用于训练阶段的非常有效的算法)[算法学习] 从0开始掌握反向传播算法,收敛效果非常显著。
作者:吵爷基础入门反向传播算法是深度学习和神经网络领域的重要一步。反向传播算法是一种在神经网络中用于优化权重的方法。它使用链式法则来计算损失函数关于每个权重 ...
在远古时期,人类依靠大脑进行基本的计算和思考,这是最早的“算力”形式。随着文明的进步,人们发明了草绳、石头、算筹等简单的计算工具来辅助计算。 2. 古代机械 ...
量子计算的潜力巨大,它有可能彻底改变我们处理信息的方式,解决一些传统计算机难以解决的复杂问题。从理论上来说,量子计算机利用量子比特(qubit)的独特性质,能够同时 ...