Skill Check: Building Blocks for an LLM Application

2024-04-22 21:04

文章标签 application llm building blocks check skill

本文主要是介绍Skill Check: Building Blocks for an LLM Application，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Skill Check: Building Blocks for an LLM Application

在这里插入图片描述

这篇关于Skill Check: Building Blocks for an LLM Application的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/926857。 23002807@qq.com

[论文笔记]LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

引言今天带来第一篇量化论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale笔记。为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。大语言模型已被广泛采用，但推理时需要大量的GPU内存。我们开发了一种Int8矩阵乘法的过程，用于Transformer中的前馈和注意力投影层，这可以将推理所需

（南京观海微电子）——GH7006 Application Note

Features ⚫ Single chip solution for a WXGA α-Si type LCD display ⚫ Integrate 1200 channel source driver and timing controller ⚫ Display Resolution: ◼ 800 RGB x 480 ◼ 640 RGB x 480 ⚫ Display int

SOMEIP_ETS_095: SD_Check_subscribe_eventgroup_ttl_expired

测试目的：验证DUT（Device Under Test）能够检测到测试器（Tester）的订阅已过期（ttl = 3秒），并且在TTL过期后不响应测试器触发的事件。描述本测试用例旨在确保DUT能够识别测试器的订阅已过期，并在订阅过期后不响应测试器通过TriggerEventUint8方法触发的事件。测试拓扑：具体步骤： TESTER：发送订阅事件组消息，用于事件组0x0

LLM系列 | 38：解读阿里开源语音多模态模型Qwen2-Audio

引言模型概述模型架构训练方法性能评估实战演示总结引言金山挂月窥禅径，沙鸟听经恋法门。小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖铁观音的小男孩，今天这篇小作文主要是介绍阿里巴巴的语音多模态大模型Qwen2-Audio。近日，阿里巴巴Qwen团队发布了最新的大规模音频-语言模型Qwen2-Audio及其技术报告。该模型在音频理解和多模态交互

LLM应用实战: 产业治理多标签分类

数据介绍标签体系产业治理方面的标签体系共计200+个，每个标签共有4个层级，且第3、4层级有标签含义的概括信息。原始数据企业官网介绍数据，包括基本介绍、主要产品等企业专利数据，包括专利名称和专利摘要信息，且专利的数据量大。 LLM选型经调研，采用Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4量化版本，占用显存更少，且效果与非量化相当，

git中，隐藏application.properties文件，修改不用提交了

git中，隐藏application.properties文件，修改不用提交了 A、将文件名放入 .gitignore 文件中 B、执行git命令隐藏文件执行在ide上执行命令 a、执行隐藏命令 git rm --cached src/main/resources/application.properties b、执行提交命

LLM大模型教程：langchain 教程

软件安装 pip install pymupdfpip install langchainpip install langchain-cliconda install -c pytorch -c nvidia faiss-gpu=1.7.4 mkl=2021 blas=1.0=mkl 由于langchain不支持qwen模型，我们需要自定义模型 from typing import A

LLM模型：代码讲解Transformer运行原理

视频讲解、获取源码：LLM模型：代码讲解Transformer运行原理(1)_哔哩哔哩_bilibili 1 训练保存模型文件 2 模型推理 3 推理代码 import torchimport tiktokenfrom wutenglan_model import WutenglanModelimport pyttsx3# 设置设备为CUDA（如果可用），否则使用CPU#

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/main My剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B —> 100～600M 剪枝方法：层粒度剪枝 1、基于BI分数选择P%的冗余层，P=60~80 2、对前N%冗余层，

jmeter压力测试，通过LLM利用RAG实现知识库问答，NEO4J部署，GraphRAG以知识图谱在查询时增强提示实现更准确的知识库问答（9/7）

前言这周也是杂七杂八的一天（高情商：我是一块砖，哪里需要往哪里搬），首先是接触了jemter这个压力测试工具，然后帮公司的AIGC项目编写使用手册和问答手册的第一版，并通过这个平台的智能体实现知识库问答的功能展示，以及部分个人扩展和思考（NEO4J创建知识图谱的GraphRAG）。 Jmeter Jmeter是一个压力测试工具，一开始导师叫我熟悉的时候我还说

Skill Check: Building Blocks for an LLM Application

Skill Check: Building Blocks for an LLM Application

相关文章