《探索副业之路：多种选择实现财务自由》 - 飞书文档
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券商新客套利：轻松日赚500+实操指南 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RSbAwrDGgiIdpnktlrQcu0Kjnlg/a1接下来给大家拆解：小红书0成本券商新客套利实操案例，欢迎围观。 本方法适合新手小白，无技术门槛。只需找到产品的精准需求和供给方！案例如下：. 一.搭建流量池. 在小 ...
LLM模型量化：Activation+Weight量化之ZeroQuant - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/X9BSwZMFyizeAkkGWc5cqWu1ndh/a82024年6月6日 ... ... 拆解(Additive Quantization)。具体来说，对于下列GEMM操作. Y=WX, \quad ... PS：由于笔者小A并没有亲手撸过上述内容的所有细节，大部分是通过 ...
（8）LLM模型量化世界观(上) - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/YTWSwt0wHi3GNqkuNUfcGa51ngg2024年3月10日 ... 内容比较多，计划拆成上下两篇，上篇覆盖前3个问题，下篇覆盖后4个问题。 量化统一视角. 量化(Quantization)，一般指定点数量化，也就是小数点的位置是固定的， ...
SpecInfer中Tree-based Parallel Decoding如何实现？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/U1BywrrxTibXOAkqF5Yc2uWynRh/ak2024年6月4日 ... ... 拆解M_{d_2} \rightarrow M_{d_3}. 实验结果. 跟标准的投机采样(S Decoding) ... 参考资料. GitHub - DefTruth/Awesome-LLM-Inference: A curated ...
DDIM：缩减采样次数的方法 - 飞书文档
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RAG Fusion的优劣何在？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Z5TJw2EnQiAC4aknM1Ecvg1NnZb/ab6.1 Query transformations：Query拆解. 来自Advanced RAG Techniques: an ... 资料进行回复，回复的内容控制在100字左右。 用户提问：{} 参考材料： {}""". 在一些 ...
FLIP如何解决CLIP训练昂贵的问题？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ReVzwZUr0ivgWfkaQ91cXrYUnoh/ae2023年7月8日 ... 接着介绍了多模态任务、训练评测数据集和评测方法。包括了Video Action Recognition任务，Image Text Retrival任务，Image Caption任务，Visual QA任务， ...
（3）ChatBot是怎么炼成的? - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/HRnLw588DiTDLPkSTXCcKit8nbD2023年7月8日 ... 方法3：改造训练数据，加入反馈标签。 训练不同种类的RM模型给反馈打分，例如专门判断quality的RM，专门判断harmful的RM. 用 ...
（7）LLM分布式训练面面观 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/IKrdwdaFSizOSTk1iracN234nrg2023年7月8日 ... 因此类似于数据并行里面从DataParallel变成DistributedDataParallel，我们可以解 ... 详细数值拆解如下. 参数parameters(fp16): $2\Psi=3GB $. 梯度gradients ...