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:
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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