《大模型LLMs关键问题和解决方案》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型LLMs关键问题和解决方案》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《大模型LLMs关键问题和解决方案》电子书下载：

这篇文章主要讨论了大模型（LLMs）在推理、训练和微调过程中的一些关键问题和解决方案。以下是文章的主要内容：

1. 大模型推理时的显存问题
​​显存占用高的原因​​：
序列太长，包含大量Q/K/V。
每次预测下一个token时需要缓存K/V以加速解码。

2. 大模型在GPU和CPU上的推理速度
​​7B量级模型​​：
CPU推理速度约为10 token/s。
单卡A6000和8核AMD的推理速度通常为10:1。

3. 推理速度：int8与fp16的比较
​​实践经验​​：int8模式通常推理速度较慢，特别是在Huggingface的实现中。

4. 大模型的推理能力
​​ChatGPT的推理能力​​：
具备in-context correction能力，能够识别并纠正错误。
能够生成互联网上不存在的内容。
能够猜测用户心中的想法并适应新的游戏规则。

5. 大模型生成时的参数设置
​​建议参数​​：
top_p：增加候选token的数量和生成多样性。
num_beams：用于beam search。
repetition_penalty：减少重复生成的概率。
temperature：控制生成结果的多样性，较低温度生成结果更接近训练集。
do_sample=True：使用beam-search multinomial sampling decoding策略。

6. 省内存的训练/微调/推理方法
​​动机​​：大模型需要越来越多的内存。
​​方法​​：
​​fp16​​：在forward pass和gradient computation时使用16位浮点数。
​​int8​​：使用8位整数，通过量化减少内存占用。
​​LoRA​​：通过低秩适应减少微调时的内存占用。
​​Gradient Checkpointing​​：通过检查点减少内存占用。
​​Torch FSDP+CPU offload​​：通过分布式优化算法减少内存占用。
6.1 估算模型所需的RAM
​​估算方法​​：
根据参数量和精度估算内存需求。
LLaMA-6B模型在int8精度下大约需要25.3GB内存。

7. 如何让大模型输出合规化
​​处理方法​​：
生成内容后进行合规处理，避免直接输出。
使用向量库查询最相似的话术，低于阈值则使用兜底策略。

8. 应用模式变更
​​案例​​：
从纯大模型AI模式调整为AI+大模型AI模式，以提高任务引导的明确性。

9. 处理模型输出分布稀疏
​​方法​​：
使用softmax的温度参数调节输出分布。
引入正则化技术，如Dropout，减少对特定类别的过度依赖。
这些内容总结了文章中关于大模型推理、训练、微调和输出处理的详细信息。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型LLMs关键问题和解决方案》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！