chatgpt笔记 cgtn笔记
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使用GPT生成图表的正确姿势
1、用户首先输入提示词:“请为我设计[流程图主题]流程图,用Mermaid代码表示,基本要求是:[流程图基本要求和逻辑]”。 接着,复制ChatGPT生成的代码块。 最后,将代码块粘贴到支持Mermaid语法的工具中,如Notion、Typora、印象笔记或有道云等,即可看到生成的图表。
2、将生成的Mermaid代码块复制粘贴这些工具中,就能直接显示对应的图表。
3、用鼠标右键选择左侧那个gpt硬盘,点删除所有分区,保存更改。再用鼠标右键选择gpt的硬盘,点转换分区表类型为MBR。为了方便操作,我们使用PE系统进行操作。运行PE系统后,接入移动硬盘。移动赢怕接入后,启动分区工具。进入分区工具后,我们点击移动硬盘。然后查看移动硬盘的状态,判断容量和硬盘情况。
4、. 极坐标图使用极坐标表示二维空间中的点,通过半径和角度展示数据周期性或对称性。1 条形图比较了各类别之间的值,每个类别的长度反映其相对大小。1 等高线图展示了三维数据在二维平面上的视图,颜色深浅代表数值大小。借助ChatGPT,只需说明需求,即可生成相应的可视化图表。
大模型训练技术笔记总结
大模型训练的存储挑战通过技术手段解决,包括激活checkpointing、混合精度训练、模型稀疏性等。checkpointing选择性丢弃中间激活值,便于反向传播。混合精度训练采用16位浮点数减少存储需求。ZeRO优化模型状态存储。模型稀疏性设计如Mixture-of-Expert(MOE)通过gating network决定权重,实现模型参数的高效分配。
推荐使用conda构建和管理环境,尤其是处理CUDA安装问题。硬件基础大模型推理时显存增长大,因为长序列和逐个预测需要大量缓存。模型文件大小和显存需求:fp16模型大约占用2n G,而全精度训练则更大。GPU性能对比:7B模型在CPU上的推理速度远低于GPU,如A6000与AMD 8核的10:1差距。
代码首先定义了输入维度`input_dim`和输出维度`output_dim`,通常对应于预训练模型的隐藏层大小和层的输出大小。接着创建了两个可训练的张量参数`W_A`和`W_B`,分别用于表示LoRA权重A和权重B,形状分别为`input_dim x rank`和`rank x output_dim`。
在评估MoE模型时,不仅看Benchmark成绩,还需要结合模型结构、训练策略和实际应用场景。比如,Mixtral的专家激活可视化项目揭示了模型对不同话题的响应差异,为理解MoE模型的内在工作原理提供了直观视角。
将模型参数tensor分割为大致相等的num_workers部分,每个worker负责一个分片。接着,每个worker会将自身分片发送给下一个邻居,同时接收来自上一个worker的新分片。 通过N-1次Scatter-reduce迭代,所有worker逐步累积所有其他worker的tensor值,每个worker最终拥有整个模型参数的累加值。
模型结构上,模型由FM和DNN两大部分构成。FM负责处理一阶和二阶特征的交叉信息,而DNN则通过多层神经网络处理复杂的关系,进行特征嵌入和映射。训练过程中,先进行特征工程,包括编码和离散化,然后使用优化算法训练模型,通过最小化损失函数调整参数。
最热的AI工具排行榜亲测好用
1、巨日禄,一款功能强大的文本视频生成器,能快速将文本内容转换成吸引人的视频,支持丰富的素材定制。Auto-GPT,一款由Torantulino提供的免费开发工具,使用下一代GPT-4语言模型,具有更强大的AI机制和自动化功能,能完成搜索答案、引用资料、文件管理等多种任务。
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