habitat模型训练总结（一）：点导航PPO
本文对habitat环境中的baseline点导航PPO的模型的构建和训练进行总结 0 训练代码 这个代码在上一篇文章出现过，再粘贴过来，如下： import randomimport numpy as npfrom habitat_baselines.common.baseline_registry import baseline_registryfrom habitat_baselines...
【好书推荐-第八期】《ChatGPT原理与架构：大模型的预训练、迁移和中间件编程》一本书讲透ChatGPT，实现从理论到实践的跨越！大模型技术工程师必读
本文目录 一、《ChatGPT原理与架构：大模型的预训练、迁移和中间件编程》二、内容介绍三、作者介绍四、专家推荐五、读者对象五、抽奖方式 一、《ChatGPT原理与架构：大模型的预训练、迁移和中间件编程》 各位读者朋友，今天给大家推荐一本好书：《ChatGPT原理与架构：大模型的预训练、迁移和中间件编程》购书跳转链接~ OpenAI 在 2022 年 11 月推出了人工智能聊天应用—ChatGPT。...
【自然语言处理】【大模型】BitNet：用1-bit Transformer训练LLM
x_{ij}\tag{6} \\ x~=Quant(x)=Clip((x−η)×γQb,ϵ,Qb−ϵ),η=i,jminxij(6) 本文中将激活量化至8-bit。此外，为了稳定性和效率，在训练期间按张量执行量化，而在推理时则按token执行量化。 基于上面的量化等式，矩阵乘法可以写作： y = W ~ x ~ (7) y=\widetilde{W}\tilde{x}\tag{7} \\...
代码训练LeetCode(1)合并有序数组详解
代码训练(1)LeetCode之合并两个有序数组 Author: Once Day Date: 2024年3月5日 漫漫长路，才刚刚开始… 全系列文章可参考专栏: 十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客 参考文章: 88. 合并两个有序数组 - 力扣（LeetCode）力扣 (LeetCode) 全球极客挚爱的技术成长平台 文章目录 代码训练(1)LeetCode之合并两个有序数组1. ...
PyTorch训练，TensorRT部署的简要步骤（采用ONNX中转的方式）
1. 简述 使用PyTorch执行训练，使用TensorRT进行部署有很多种方法，比较常用的是基于INetworkDefinition进行每一层的自定义，这样一来，会反向促使研究者能够对真个网络的细节有更深的理解。 另一种相对简便的方式就是通过ONNX中间转换的形式。本文主要针对该途径进行简单的脉络阐述。 2. 导出ONNX 如果使用的是PyTorch训练框架，可采用其自带的ONNX导出API。 to...
【C++】笔试训练（十）
目录 一、选择题二、编程题1、井字棋2、密码强度等级 一、选择题 1、内联函数在以下场景中最有用的（） A 当函数代码较长且多层嵌套循环的时候 B 当函数中有较多的静态变量的时候 C 当函数代码较小并且被频繁调用的时候 D 以上都不对 2、下列运算符中，在C++语言中不能重载的是： A * B >= C :: D delete 3、拷贝构造函数的特点是（） A 该函数名同类名，也是一种构造函数，该函...
代码随想录算法训练营第6天| 242.有效的字母异位词、349. 两个数组的交集、202. 快乐数、1. 两数之和
242.有效的字母异位词 题目链接 242. 有效的字母异位词 - 力扣（LeetCode） 思路 第二次做这道题：想到了用哈希法，想到了字符串类型的数据做这道题时可以根据字符串中的字符都是小写的，将字符转换为int型，然后转成数组下标；字符串也是有索引下标的！ 那么如何定义一个数组作为哈希表呢？数组的下标代表“字符”，数值代表次数，出现一次就+1,然后遍历另一个字符串，则出现相同数字则-1 本人题解...
大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的大语言模型训练流程（LLM系列07）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的大语言模型训练流程（LLM系列07）1. PyTorch DistributedDataParallel (DDP) 概述1.1 DDP的基本原理与实现机制1.2 初始化并使用`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`** 2. 构建BERT系列模型实例2.1 BERT架构解析2.2 利用PyTorc...
为什么ChatGPT预训练能非常好地捕捉语言的普遍特征和模式
ChatGPT能够非常好地捕捉语言的普遍特征和模式，主要得益于以下几个方面的原因： 大规模语料库：ChatGPT的预训练是在大规模文本语料库上进行的，这些语料库涵盖了来自互联网、书籍、文章、对话记录等多种来源的丰富数据。这种大规模的语料库包含了广泛的语言样式、话题和领域，使得模型能够接触到丰富多样的语言信息。 无监督学习：ChatGPT采用了无监督学习的方式进行预训练，即模型在预训练过程中并不需要标注...
代码随想录算法训练营Day43 | 1049.最后一块石头的重量 II、494.目标和、474.一和零
1049.最后一块石头的重量 II （脑子没转过弯x1） 初见半天没想明白，背包问题一次不是只取一个物品吗，这题怎么一次取两个呀？？？ 其实这题的思路能够转换成 416分割等和子集： 思路有了，代码其实和416差不多，只有最后的返回值部分有些差别 int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) { int sum = 0; for (int n : stones)...