摘要： 如何使用 DeepSeek-V3：代码示例 为了帮助您开始使用 DeepSeek-V3，这里有一些使用 Python 和Hugging Face Transformers 库的实际示例。 安装所需的库 首先，安装必要的库： pip install transformers torch 示例 1：使用 阅读全文

摘要： 故事要从 GShard 说起——当时，人们意识到拥有数十亿甚至数万亿参数的模型可以通过某种形式的“稀疏化（sparsified）”来在保持高精度的同时加速训练。自那以后，我们见证了各种让人眼花缭乱的创新。本文将尝试把从 GShard 到 DeepSeek-V3 这一系列关键方案串联起来，看看每一次迭 阅读全文

摘要： 为了方便把我们的大模型对话机器人分享出去，聊天机器人最后是基于Web网站，可通过浏览器访问，本文正是通过Ollama和WebUI在本地部署Llama 3Web 版聊天机器人，本文包括如下部分： 什么是Ollama，它与Llama是什么关系？ 安装Ollama大语言模型工具 安装Node.js编程语言 阅读全文

摘要： 1）什么是LlaMA？LLaMA的全称是Large Language Model Meta AI，直译为“大语言模型元AI”。由于“Llama”在西班牙语中意为“羊驼”，因此社区也将其昵称为羊驼系模型。 LLaMA于2023年2月由Meta AI发布，是该系列的初代模型。随后，Meta AI又相继推 阅读全文

摘要： 多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高Transformer模型在处理长序列或多模态数据时的效率和性能。以下是对其的简单形象解释： MLA的核心思想 MLA结合了多头注意力（MHA）和潜在表示学习。它通过将高维输入映射到低维潜 阅读全文

摘要： MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）是一种新型的大模型架构，其核心思想是“术业有专攻”，通过多个“专家”模型共同协作来处理复杂的任务。以下是一个简单形象的解释： 1. MoE的核心组成 专家（Experts）：MoE模型由多个独立的子模型组成，每个子模型被称为一个“专家”。这 阅读全文

摘要： 用一个简单形象的例子来理解大模型中的Attention（注意力机制）。 1. 什么是Attention？ 想象一下，你正在读一篇很长的文章。文章里有很多内容，但你可能只对其中一部分特别感兴趣，比如一个关键的情节或者一个重要的观点。你的大脑会自然地把注意力集中在这些重要的部分，而对其他部分的关注度会相 阅读全文

摘要： 注: 本文 原始 idea 来自于香港大学(HKU) 黄毅老师 (主页: Ngai Wong), 与本人共同讨论, 形成此文. Update: 简易版报告在我主页, 可以访问 https://wutaiqiang.github.io/pdf/Unified_view_for_Attention_an 阅读全文

摘要： 快速开始 在本快速入门中，我们将向您展示如何： 使用 LangChain、LangSmith 和 LangServe 进行设置 使用LangChain最基本、最常用的组件：提示模板、模型和输出解析器 使用 LangChain 表达式语言，这是 LangChain 构建的协议，有助于组件链接 使用La 阅读全文

摘要： 在一个阳光明媚的早晨，小王坐在他的工作台前，面前是一堆复杂的代码和文档。他是一位充满激情的码农，正在用LangChain构建一个超级助理一般的聊天机器人。小王对机器人的未来充满憧憬，但眼下他面临着一个巨大的挑战：如何将他的聊天机器人转化为一个用户友好的在线服务。他需要一个能够将模型快速而可靠地部署为 阅读全文