GQA

LLM - 从头实现 LLaMA3 网络与推理流程 (RMS | RoPE | GQA | SwiGLU)

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/141462669免责声明：本文来源于个人知识与公开资料，仅用于学术交流，欢迎讨论，不支持转载。LLaMA3是Meta的最新大语言模型，在整体网络设计进行多项升级，显著提升了模型的性能和效率，重要的改进，如下：词汇量增加至1
CarolineSpike·2024-08-31 22:56

大模型最全八股文和答案

introduction](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction)LangChain是一个基于语言模型的框架，用于构建聊天机器人、生成式问答（GQA
lichunericli·2024-02-13 13:15

LangChain简介

我们可以用来开发聊天机器人、生成式问题回答（GQA）、摘要等应用。框架的核心思想是，基于大语言模型，将不同的组件链接在一起，创建高级的应用。
FserSuN·2024-01-02 08:47

Orca 虎鲸1号余波未平 ，虎鲸2号一波又起

Orca2的论文著作这里有中国兄弟介入了，感觉Orca1好像都是3哥，3哥水论文的速度是真的快...先说一下我对这篇论文的感受，其实没多有特别大的变革，比起Llama到Llama2的变更还是小的（光是GQA
周博洋K·2023-12-26 22:57

拆解《2021年，让女人越活越幸福的25个好习惯》

我的昵称：爽爽妈咪文章链接《2021年，让女人越活越幸福的25个好习惯》https://mp.weixin.qq.com/s/X_kQWbFh60RODcUQ_gqa7g写作结构：并列式（清单式）结构核心观点
爽爽妈咪·2023-12-04 14:58

一文通透各种注意力：从多头注意力MHA到分组查询注意力GQA、多查询注意力MQA

前言通过本博客内之前的文章可知，自回归解码的标准做法是缓存序列中先前标记的键(K)和值(V)对，从而加快注意力计算速度。然而，随着上下文窗口或批量大小的增加，多头注意力(MHA)模型中与KV缓存大小相关的内存成本显着增长对于较大的模型，KV缓存大小成为瓶颈，键和值投影可以在多个头之间共享，而不会大幅降低性能，可以使用具有单个KV投影的原始多查询格式(MQA)，ChatGLM2-6B即用的这个不过，
v_JULY_v·2023-11-30 10:11

Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 （三）

Mistral7B模型利用分组查询注意力（GQA）进行更快的推理，再加上滑动窗口注意力（SWA），在降低推理成本的情况下有效处
段智华·2023-11-16 21:40

Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 （一）

Mistral7BMistral7B是一个7.3B参数模型：在所有基准测试中优于Llama213B在许多基准测试中优于Llama134B接近CodeLlama7B的代码性能，同时保持擅长英语任务使用分组查询注意力（GQA
段智华·2023-11-13 15:25

打起来了~ 最小SOTA模型：Mistral 7B，各方面碾压LLaMA2 13B和LLaMA1 34B

是一个73亿参数的模型，具有以下特点：在所有基准测试上优于Llama213B在许多基准测试上优于Llama134B在代码方面接近CodeLlama7B的性能，同时在英语任务上表现良好使用分组查询注意力（GQA
zenRRan·2023-11-04 16:21

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

一些知识点llama2相比于前一代，令牌数量增加了40%，达到2T，上下文长度增加了一倍，并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70
学习3人组·2023-10-21 16:46

MHA、MQA、GQA区别和联系

2023年7月，Meta发布了其最新版本LLaMA2，其中LLama2的注意力机制使用了GQA，那么什么是GQA呢？和标准的MHA有什么区别呢？
TFATS·2023-09-21 00:53

LLM微调（一）| 单GPU使用QLoRA微调Llama 2.0实战

最近LLaMA2在LLaMA1的基础上做了很多优化，比如上下文从2048扩展到4096，使用了Grouped-QueryAttention（GQA）共享多头注意力的key和value矩阵，具体可以参考：
wshzd·2023-09-20 20:30

揭秘英伟达A100、A800、H100、H800 GPU如何实现高性能大模型的百倍训练加速

SLM；NLM；LLM；Galactica；OPT；OPT-IML；BLOOM；BLOOMZ；GLM；Reddit；H100；H800；A100；A800；MI200；MI250；LaMA；OpenAI；GQA
·2023-09-19 17:01

揭秘英伟达A100、A800、H100、H800 GPU如何实现高性能大模型的百倍训练加速

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高性能服务器·2023-09-18 12:32

如何在SAM时代下打造高效的高性能计算大模型训练平台

PCB；SA-1B；Prompt；CV；NLP；PLM；BERT；ZSL；task；zero-shot；data；H100、H800、A100、A800、LLaMA、Transformer、OpenAI、GQA
高性能服务器·2023-09-18 12:01

(含源码)「自然语言处理(NLP)」完全数据驱动对话系统&&新型知识感知图网络&&双向专注记忆网络

语言生成任务)、统一预训练语言模型(UniLM)、问答系统数据集(CoQA)、端到端神经生成问答(GENQA)、生成式问答系统评估方法、自编码自回归语言模型(PALM)、答案生成器(KEAG)、生成式问答(gQA
Shu灬下雨天·2023-09-10 14:19

LLM推理优化技术综述：KVCache、PageAttention、FlashAttention、MQA、GQA

LLM推理优化技术综述：KVCache、PageAttention、FlashAttention、MQA、GQA随着大模型被越来越多的应用到不同的领域，随之而来的问题是应用过程中的推理优化问题，针对LLM
Garvin Li·2023-09-10 02:59

如何在SAM时代下打造高效的高性能计算大模型训练平台

PCB；SA-1B；Prompt；CV；NLP；PLM；BERT；ZSL；task；zero-shot；data；H100、H800、A100、A800、LLaMA、Transformer、OpenAI、GQA
·2023-09-10 01:45

揭秘英伟达A100、A800、H100、H800 GPU如何实现高性能大模型的百倍训练加速

SLM；NLM；LLM；Galactica；OPT；OPT-IML；BLOOM；BLOOMZ；GLM；Reddit；H100；H800；A100；A800；MI200；MI250；LaMA；OpenAI；GQA
·2023-09-10 01:44

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

一些知识点llama2相比于前一代，令牌数量增加了40%，达到2T，上下文长度增加了一倍，并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70B模型上的推理。
·2023-09-04 23:09

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

一些知识点llama2相比于前一代，令牌数量增加了40%，达到2T，上下文长度增加了一倍，并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70B模型上的推理。
·2023-08-25 11:34

VQA评测evaluation代码：gqa / aokvqa / vqav2 / scienceQA

一、gqa评测（只有一个answer）数据集下载及格式：blip中json地址图片下载#gqa格式已重新整理，特点是每个question对应的gt_answers只有一个[{'image':'n161313
joyce_peng·2023-08-12 15:23

大模型中的注意力机制——MHA、GQA、MQA

注意力机制是Transformer模型的核心组件。考虑到注意力机制的计算效率问题，研究人员也进行了许多研究。代表的就是以下三种模式：MHA（Multi-headAttention）是标准的多头注意力机制，包含h个Query、Key和Value矩阵。所有注意力头的Key和Value矩阵权重不共享MQA（Multi-QueryAttention，FastTransformerDecoding:OneW
Hilbob·2023-08-03 16:46

LLaMA系列 | LLaMA和LLaMA-2精简总结

文章目录1、LLaMA1.1、模型结构1.2、训练方式1.3、结论2、LLaMA-22.1、相比LLaMA1的升级2.3、模型结构2.3.1、MHA,MQA,GQA区别与联系2.4、训练方式1、LLaMA
#苦行僧·2023-08-02 12:01

【LLM系列之LLaMA2】LLaMA 2技术细节详细介绍！

7B&13B使用与LLaMA1相同的架构，并且是商业用途的1对1替代简介7B、13B&70B参数版本70B模型采用分组查询注意力（GQA）聊天模型可以使用工具和插件LLaMA2-CHAT与OpenAIChatGPT
致Great·2023-07-24 22:08

WeaQA:Weak Supervision via Captions for Visual Question Answering 论文笔记

3.1VQA中的鲁棒性3.2无监督的QA3.3弱监督学习3.4视觉特征提取四、合成Q-A问题对的框架4.1问题的产生4.1.1基于模板的方法4.1.2提问语义标签4.1.3改述或回译4.2与VQA-V2和GQA
乄洛尘·2023-04-19 07:10

浅读LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

这篇文章提出的模型在视觉问答（VQA，GQA）上得到了最好的结果，甚至今年后续以此为基础或对照的的文章都没有超越这个结果。
是尘埃呀！·2022-12-20 18:32

GQA数据集简介及数据格式介绍

GQA数据集是由2019年CVPR的一篇论文提出的，今年CVPR发表的好几篇论文的研究工作都是在GQA数据集上开展的，所有挺有必要了解一下的。
BXDBB·2022-11-19 06:52

http传输base64编码 加号变为空格问题解决

http传输前XvsfyIv1SV9mmZJl57sP5+xo+olZEf0ZMrYmb5GTaxFvstzny%2FPBmEVhDa52qHlr%2F570wAruW7AN2X2gQA7wAAAABJRU5ErkJggg
炒米粉真香·2020-09-16 06:03

2019年, VQA论文汇总

目录CVPR2019：XNMsICCV2019：Q+I+A（数据集）NeurIPS2019：SCRCVPR2019：ModifiedQANetCVPR2019：GQA（数据集）CVPR2019：Cycle-Consistency
NeverMoreH·2020-09-10 15:59

Android属性动画 Property animation

.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_5da93c8f0102uxio.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_b991f82a0101gqa3
预见未来ColorfulDays·2020-08-24 08:01

【文献阅读】在VQA的答案空间中引入相似性测度（Corentin Kervadec等人，ArXiv，2020）

一、背景文章题目：《EstimatingsementicstructurefortheVQAanswerspace》和前面的那篇文章是同一个团队：【文献阅读】GQA-OOD——测试低频样本问答的数据集和评估方法
全部梭哈迟早暴富·2020-08-18 07:26

Visual Reasoning | GQA Dataset

因此提出GQA，由真实图像组成，并在一个大的语义空间中运行，更具挑战性
judgechen1997·2020-08-06 12:26

【文献阅读】GQA-OOD——测试低频样本问答的数据集和评估方法（Corentin Kervadec等人，ArXiv，2020，有代码）

一、背景文章题目：《Rosesarered,violetsareblue...butshouldVQAexpectthemto?》这篇文章的作者都是来自于法国的OrangeLabs，记录这篇文章的原因是题目起的非常艺术，不像一般起名都是“基于。。。的方法”之类。文章下载地址：https://arxiv.org/pdf/2006.05121.pdf文献引用格式：CorentinKervadec,Gr
全部梭哈迟早暴富·2020-07-06 11:11

微信小程序一键转快应用

使用npm安装：npminstall-gqa-adapter使用yarn安装：yarnadd-gqa-adapter2.使用使用adt命令转换项目ad
快应用·2020-06-04 01:51

VSS

//指向ss.exe所在的路径path=%path%;C:\ProgramFiles\MicrosoftVisualStudio\VSS\win322.指向VSS数据库的所在目录setSSDIR=\\gqa-eric-lv
cuishuangjia·2014-05-03 21:00

VSS

//指向ss.exe所在的路径path=%path%;C:\ProgramFiles\MicrosoftVisualStudio\VSS\win322.指向VSS数据库的所在目录setSSDIR=\\gqa-eric-lv
cuishuangjia·2014-05-03 21:00

VSS

ss.exe所在的路径path=%path%;C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\VSS\win32 2.指向VSS数据库的所在目录set SSDIR=\\gqa-eric-lv
cuishuangjia·2014-05-03 21:00

ADO.Net:向程序传递查询字符串

页面query.aspx可以根据传递的id参数在数据库中进行查询，如：http://gqa-eric-lv/aspnet/MyBBSQuery/query.aspx?
davidullua·2004-11-14 23:00

ADO.Net:从DataReader中获取数据表的Schema信息

SqlConnectioncoreDB=newSqlConnection();   coreDB.ConnectionString="workstationid=/"GQA-E
davidullua·2004-11-14 23:00
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