Lit-LLaMA 是一个基于 nanoGPT 的 LLaMA 语言模型的实现，支持量化、LoRA 微调、预训练。
设计原则
- 简单：单一文件实现，没有样板代码
- 正确：在数值上等同于原始模型
- 优化：在消费者硬件上或大规模运行
- 开源：无附加条件
设置
克隆仓库
git clone https://github.com/Lightning-AI/lit-llama cd lit-llama
安装依赖项
pip install -r requirements.txt
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nanoGPT 自称是训练/调整中型 GPT 最简单、最快的资料库，目前仍在积极开发中，但文件 train.py在 OpenWebText 上重现了 GPT-2（在一个 8XA100 40GB 节点上训练了大约 4 天）。 因为代码非常简单，所以很容易根据你的需要进行修改、从头开始训练新的模型，或者对预训练的进行微调。 安装 依赖项： pytorch <3 numpy <3 pip install
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Thx回答。
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本章介绍 Java 的语言基础。
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本文向大家介绍语言模型相关面试题，主要包含被问及语言模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 语言模型的作用之一为消解多音字的问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。 目前使用kenlm（https://github.com/kpu/kenlm）训练bi-gram语言模型。bi-gram表示当前时刻的输出概率只与前一个时刻有关。即 P(X{n} | X{
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