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大语言模型数据类型与环境安装(llama3模型)

文章目录

  • 前言
  • 一、代码获取
  • 一、环境安装
  • 二、大语言模型数据类型
    • 1、基本文本指令数据类型
    • 2、数学指令数据类型
    • 3、几何图形指令数据类型
    • 4、多模态指令数据类型
    • 5、翻译指令数据类型
  • 三、vscode配置
  • 四、相关知识内容
    • 1、理解softmax内容
    • 2、torch相关函数
      • nn.Embedding函数
      • torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention
      • torch.multinomial函数
  • 五、llama3相关内容说明
    • 1、llama3的权重文件夹
    • 2、模型文件对比
  • 六、huggingface相关内容
    • 1、huggingface的generate方法
    • 2、tokenizer.decode(s, skip_special_tokens=True)方法

前言

简单给出环境安装与数据类型及vscode运行配置,其中vscode运行配置是便于我们调试代码。

一、代码获取

llama3的代码非常好下载,但是获取权重难度较大,而我这个教程也是为了解读大语言模型内容。为此,我找了一个github开源好下载权重的代码做为基准研究,其网址:https://github.com/WJC262/Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main。其内容形式如下图显示:

在这里插入图片描述

你可放心使用,我已训练一个数学模型,效果还是不错的!

一、环境安装

我讲解有2个代码,一个是github提供,一个是我通过transformer构建的llama架构,而环境安装是非常简单的,只需cd到相应文件夹路径,直接下面一句话,可实现环境安装,如下:

pip install -

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