深度學習中不同精度表示的差異 float32、float16、float8 和 bfloat16
深度神經網路訓練、微調的過程中，最重要也最稀缺的資源讓我來說肯定是 GPU 的 VRAM，所以讓每一位元真正發揮它的能力是非常重要的事情。
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[Linux] 使用 "The Fuck" 工具透過 `fuck` 指令糾錯輸入錯誤的指令
Linux 好用的工具實在太多了，真的是每個都想紀錄一番呢。為了慶祝 Linux 在 StatCounter 上紀錄的使用比例達到了 4.55%（2024-09-18），我決定再來紀錄一個同事推薦我的 fuck 指令。
[Linux] 透過高頻率自動推測你想前往的資料夾：z 指令
簡介
z 指令我想寫很久了！只是手邊一直在忙 AI 的訓練（公司業務）跟模型架構的加速推理（個人興趣），所以一直沒能騰出手來寫。這樣說好了，如果有人讓我推薦 Linux 系統必裝的工具，我會毫不猶豫地選擇 z 在我前十大推薦清單中。
使用 vLLM 在 V100 GPU 上加速推理 Gemma-2 疑難雜症排除
問題描述
最近我透過微調 Gemma-2 獲得了一些應用的不錯結果，然而卻在佈署上客戶的設備時發生各式各樣的錯誤，搞得我焦頭爛額的，目前網路上還沒有一個比較系統化的疑難雜症排除，故紀錄於此。
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[Python] @contextmanager 裝飾器的使用方式
Python 中的上下文管理器裝飾器 @contextmanager 是 contextlib 模組中的一個裝飾器，可以讓開發人員簡便地創造屬於我們的上下文管理器（Context Manager）。
vLLM 加速推理框架中使用整合之 Outlines 工具進行解碼約束
最近把不少 Outlines 的應用整合進了我當前工作流程中，其中我最常與 vLLM 一起使用的，不過其說明文件不知為何在 vLLM GitHub 上一直沒被 merge，所以我在設計流程時不得不一直拿一個被 rejected 的 PR 原始碼在看說明 XD
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使用有限狀態機約束大型語言模型解碼之實作
本篇為一簡單 Python 實作，用於測試有限狀態機（Finite-State Machine）約束大型語言模型（Large Language Model）解碼出特定格式的回答，也權當作是理解 Outlines 工具的理念。當然，我實作的部份跟 Outlines 工具相比，實在顯得太過簡易。
Read More »使用有限狀態機約束大型語言模型解碼之實作使用 Outlines 工具結構化模型的輸出
在將大型語言模型（Large Language Model, LLM）應用於實際場景時，經常不僅僅是讓模型自由發揮、任意生成文句 —— 我們也可能會希望模型返回特定的結構，比方說做選擇題、或是給一個評分。在這樣的情況下，transformers 架構的模型可以直接使用 outlines 這個工具。
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使用 Microsoft BIPIA 框架評估 LLM 防禦能力
現在 LLM 的服務已經涵蓋了各式各樣的領域，而提示注入（Prompt Injection）和越獄（Jailbreak）對 LLM 的威脅也是與日俱增，幾個月前甚至有客服 LLM 給了客戶錯誤的資訊導致權益受損呢（雖然那不是 Prompt 攻擊造成的）。
而 Microsoft 所開源的 BIPIA（Benchmarking and Defending Against Indirect Prompt Injection Attacks on Large Language Models）評估方法，雖然已經是半年前的測試了，到現在也沒什麼大更新，但是應用在我手邊的任務中，仍不失為一個方便簡潔的測試方法。
Read More »使用 Microsoft BIPIA 框架評估 LLM 防禦能力[Python] 使用 difflib 模組比較序列差異
difflib 是 Python 標準函式庫中的一個模組，用於比較序列之間的差異（通常為文字）。早些年我在做碩論時還自己實現，直到現在工作了才發現有這麼簡潔的函式庫，煞是哭笑不得。