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。
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[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。
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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。
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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:
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[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：
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[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
LLM 微調筆記 - SFT 和 DPO 的差異
介紹
在大型語言模型（Large Language Model, LLM）的微調任務中，監督式微調（Supervised Fine-tuning, SFT）、基於人類反饋強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）和直接偏好優化（DPO）... 等等都是不錯的方法，不過他們之間存在一些差異。
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Direct Preference Optimization (DPO) 訓練方法筆記
介紹
DPO（Direct Preference Optimization, 直接偏好優化）是一種取代 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback, 基於人類反饋的強化學習）的微調方式。眾所皆知，大型語言模型在經過非監督式學習後能夠學習到大量的知識與理解能力（有些研究者認為是『壓縮並保存』了知識在神經網路權重中）；在監督式學習後學會了流暢地回應我們的問題，或者說是學會了『對話』的能力。
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