前言

  主要进行Qwen模型架构进行讲解。

1.Qwen整体介绍

  Qwen的整体架构与Llama2类似,如下图所示:

  • tokenizer将文本转为词表里面的数值。
  • 数值经过embedding得到一一对应的向量。
  • attention_mask是用来看见左边、右边,双向等等来设定。
  • 各类下游任务,Casual, seqcls等,基本都是基础模型model后面接对应的Linear层,还有损失函数不一样。

2.学习记录

  在本次课程中,我深入学习了Transformer和Qwen2这两种先进的算法原理,并通过实践掌握了它们的代码实现流程。通过对相关源码的细致研读,我领悟到了Transformer中的位置编码(PE)与Qwen2中的相对位置编码(RoPE)之间的联系和它们各自独特的特点。这段学习经历极大地丰富了我的知识储备,并提升了我的技术理解力。

手搓大模型Task01:LLama3模型讲解的更多相关文章

  1. 手写数字识别 ----Softmax回归模型官方案例注释(基于Tensorflow,Python)

    # 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tut ...

  2. 评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标、交换曲线、AR值、Gini数等。例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值。K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”、“坏客户”区分开来的程度越大。

    评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成 ...

  3. linux下多路复用模型之Select模型

    Linux关于并发网络分为Apache模型(Process per Connection (进程连接) ) 和TPC , 还有select模型,以及poll模型(一般是Epoll模型) Select模 ...

  4. ML 04、模型评估与模型选择

    机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{ ...

  5. 图像切割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简单介绍

    图像切割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简单介绍 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了 ...

  6. 切割图像(五)主动轮廓模型Snake简要模型

    切割图像(五)主动轮廓模型Snake简要模型 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下 ...

  7. GPU的线程模型和内存模型

    遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see ...

  8. 二 Djano模型层之模型字段选项

    字段选项 以下参数是全部字段类型都可用的,而且是可选的 null 如果为True,Django将在数据库中将空值存储为NULL.默认值为False 对于字符串字段,如果设置了null=True意味着& ...

  9. 计算机网络原理和OSI模型与TCP模型

    计算机网络原理和OSI模型与TCP模型 一.计算机网络的概述 1.计算机网络的定义 计算机网络是一组自治计算机的互连的集合 2.计算机网络的基本功能 a.资源共享 b.分布式处理与负载均衡 c.综合信 ...

  10. 生成式模型 VS 判别式模型

    1 定义 1.1 生成式模型 生成式模型(Generative Model)会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x),然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi,即 ...

随机推荐

  1. 工作单元(UnitOfWork) 模式 (1)

    在开始UnitOfWork模式之前有必要回顾下我们耳熟能详的Data Access Object(DAO)模式,即数据访问对象.DAO是一种简单的模式,我们构建应用的时候经常会使用到它,它的功能就是将 ...

  2. 双指针 & 双向搜索

    双指针 根据人类直觉这个东西需要满足单调性,所以预处理的时候大概率需要排序. 好像常与二分结合使用? 可以用在序列.链表(存储位置)或者树.图上(存储结点). 或者用于其他算法(eg:单调队列.差分) ...

  3. ABC361

    A link 先输出前\(k\)个,再输出\(x\),最后输出后面的. 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n, ...

  4. OI-Wiki 学习笔记

    算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢,一定要考虑数据规模的大小. 一般来说,数据规模越大,算法的用时就越长. 而在算法竞赛中, ...

  5. 【JavaScript】下拉联动回显问题

    首先是多级下拉联动实现: 这是DOM结构: <div> <label style="margin-left: 10px;display: inline-block;&quo ...

  6. 【Vue】Vue-Cli 安装

    首先需要Node.js环境支持: Node.js官网下载: https://nodejs.org/en/ 右边稳定版,左边最新版 下载安装程序之后双击运行,无脑下一步 打开终端输入版本查看命令: no ...

  7. 国产芯片 —— 2023年龙芯最新的 3A6000 确实已经追上 2020年发布的 10代 i3酷睿 四核处理器

    看新闻: https://news.cnblogs.com/n/752564/ 首先,龙芯3A6000已经有了i3酷睿10代的水平,这是十分可喜可贺的,可以说这个CPU的性能已经是国产CPU的天花板了 ...

  8. Google公司的python编码规范指南

    原文地址: https://google.github.io/styleguide/pyguide.html ============================================= ...

  9. 【Spring源码分析】Spring Scope功能中的动态代理 - Scoped Proxy

    本文基于Springboot 3.3.2及Springcloud 2023.0.1版本编写. Spring Scoped Proxy是什么 在使用Spring cloud配置中心动态配置更新功能时,笔 ...

  10. 遥遥领先!鲲鹏ARM架构下国产数据同步能力大幅提升16.9倍

    在上篇文章<2.6倍!WhaleTunnel客户POC实景对弈DataX>发布之后,一个客户突然向我们控诉其苦DataX久矣,因为是在信创的鲲鹏ARM CPU上运行 ,每天同步需要很长时间 ...