مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
إجمالي 3 مقالات متاحة. |
حالياً في الصفحة 1 من 1.
الفصل 6 — التقليم وتقطير المعرفة
المقالة السادسة من جولة LLM Primer VI. تناثر 2:4 على Hopper، وتقطير توزيع المُعلِّم لا مُتغيَّره الأقصى، وترتيب: قطِّر ثم قلِّم ثم كمِّم.
1447-11-11الفصل 5 — كشف غموض التكميم
المقالة الخامسة من جولة LLM Primer VI. لماذا ينجو نموذج 70B من 4-bit ولا ينجو نموذج 1B، وماذا يفعل AWQ وGPTQ وSmoothQuant وGGUF فعلاً، وسلَّم الأمان مع انضباط المعايرة.
1447-11-10LLM Primer VI — مقدمة السلسلة والفهرس
مقدمة الجولة الفصلية لـ LLM Primer VI: توسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي. لماذا يترك مستخدم واحد وحدةَ H100 عاطلة بنسبة 99.7٪، وكيف تتعامل الفصول الستة عشر مع اختناق عرض النطاق التخديمي.
1447-11-05