[已解決] 使用 SFTTrainer 時，如果訓練資料中存在多個 response_template，會從何處開始計算 loss
問題描述
SFTTrainer 是 HuggingFace 所提供的一個進行 LLM 微調任務的訓練工具，可以快速調整多項超參數與細項配置在大型語言模型的微調任務中。其中，response_template 是訓練資料中我們必須傳遞的特殊字串模板，在這個模板字串後的所有內容，都會在訓練時參與 loss 的計算。
Clay
[論文閱讀] ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction over BERT
Introduction
ColBERT 是一種專為檢索任務設計的 Embedding Model，它會將 Query 和 Documents 的 tokens 逐項轉換出 embedding 並計算最大相似度。
Read More »[論文閱讀] ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction over BERT
OpenAI Triton Note (2): Fused Softmax
介紹
Softmax 是一個常見的激活函數（activation function），也經常被用作多分類的最後一層。
OpenAI Triton Note (1): 向量相加
介紹
Triton 是一套開源的 GPU 程式語言編譯器，由 OpenAI 於 2021 年發佈，近年來有越來越多的開發使用 Triton 來編寫與優化在 GPU 上的併行程式。相較傳統 CUDA/OpenCL 等函式庫，Triton 提供了一種 Python-like 語法，顯得更清晰與容易上手。
Read More »OpenAI Triton Note (1): 向量相加
[論文閱讀] RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation
前言
2023 年是生成式 AI 大爆發的一年，各式各樣的 AI 應用層出不窮。其中在自然語言處理（NLP）領域中，大型語言模型（Large Language Model, LLM）絕對是最重要的技術。只要把 LLM 訓練好、減少幻覺，就會在各式各樣的任務上減少人力。
Read More »[論文閱讀] RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation
使用 vLLM 作為動態批次（Dynamic Batching）加速推理的 API 服務
介紹
我之前曾寫了一篇介紹 vLLM 加速推理框架的筆記（使用 vLLM 進行大型語言模型（LLM）的高速推理），然而因受篇幅與時間限制，沒來得及探討更細緻的功能。
Read More »使用 vLLM 作為動態批次（Dynamic Batching）加速推理的 API 服務
LeetCode: 2870-Minimum Number of Operations to Make Array Empty 解題紀錄
題目
You are given a 0-indexed array nums consisting of positive integers.
There are two types of operations that you can apply on the array any number of times:
Read More »LeetCode: 2870-Minimum Number of Operations to Make Array Empty 解題紀錄[已解決] Mistral 經過 SFTTrainer 微調後不會輸出 eos_token `<|im_end|>`
問題描述
HuggingFace 之前曾經發表過文章表示現在的 LLM最好是依照 ChatML 格式去訓練，在一般情況下，會按照 system、user、assistant 的三種不同角色來進行生成，格式如下：
Read More »[已解決] Mistral 經過 SFTTrainer 微調後不會輸出 eos_token `<|im_end|>`
[已解決][Linux] /bin/bash: warning: shell level (1000) too high, resetting to 1
問題描述
/bin/bash: warning: shell level (1000) too high, resetting to 1