LLM（大语言模型）解码时是怎么生成文本的？
具体有以下参数可供选择：（1）控制输出长度的参数 （2）控制输出策略的参数 （3）控制模型输出Logits的参数 （4）定义generate输出变量的参数 （5）可在生成时使用的特殊参数 （6）编码器-解码器模型独有的生成参数 Part2配置基本使用1使用预训练模型定义的生成参数我们可以这么使用、保存预训练模型已经定义好的参数：from transformers import AutoTokeni...
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
虽然这对常规大小的模型来说非常有效，但当我们处理一个巨大的模型时，这个工作流程有一些明显的局限性：在第1步，我们在RAM中加载一个完整版本的模型，并花一些时间随机初始化权重（这将在第3步被丢弃）。在第2步，我们在RAM中加载另一个完整版本的模型，并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型，这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM，所以总共需要48GB（其中一半用于在FP16中加...