在当今的互联网时代，Web开发已成为一个非常重要的领域。对于Web开发人员而言，同时处理多个Web项目是一项非常重要的任务。使用Docker Compose和Traefik可以轻松地完成这项任务。Docker Compose是一个非常流行的容器...

语言模型在处理实际查询时，经常出现虚构的细节。通过检索事实，我们可以减少这些不准确性。然而，将查询嵌入并对向量存储进行搜索的检索增强生成（RAG）的基础形式往往表现不佳。本文讨论了如何利用查询对象和信息...

混合专家模型（MoEs）是一种增加模型容量的有效方法，同时不会增加每个令牌的运行时间。然而，让它们快速运行并进行微调仍然具有一定的难度。最新研究发现，如果你能有效地修改密集模型参数，以配合MoEs的微调，就能...

MLPerf发布了两个基准测试套件的结果：MLPerf Inference v3.1和MLPerf Storage v0.5。前者显示了创纪录的参与度和性能提升，后者评估了机器学习训练工作负载的存储系统性能。推理基准测试套件引入了一个大型语言模型...

LoRAs是一种小型的参数适配器，通过插入到某些层次来改变底层模型的行为。你可以为基础模型进行批量生成，以提高性能。此外，你还可以对LoRA修改后的模型进行批量处理，并向不同的用户提供具有不同性能的模型。这种...

WebAssembly是一种二进制格式，允许Web开发者以接近本地速度运行代码，这可能确实会成为后端软件开发的未来。WebAssembly（WASM）是一个开放标准，可以将几乎任何语言编写的代码编译成一种可在Web上运行的格式，使得...

WebAssembly是一种新兴的二进制指令集，它可以在Web浏览器中运行高性能的应用程序。它的设计理念是将Unix哲学的原则发挥到极致，提供简洁、单一功能的组件，以实现更大的灵活性和可重用性。WebAssembly的核心目标是...

本文将深入探讨热门的《transformer数学101》文章，以及基于transformer架构的高性能分布式训练。变形金刚模型已经在深度学习领域广泛应用，其强大的处理能力和优异的性能表现赢得了业界的一致好评。然而，对于这种...

TorchScale是一款PyTorch库，让研究者和开发者能够更高效、更有效地扩展Transformers。它是为了满足对于大规模数据处理的需求而生的工具，通过使用TorchScale，我们可以在保持高性能的同时，实现Transformers的扩展...

本文讨论了将大型语言模型集成到系统和产品中的实用模式。它结合了学术研究、行业资源和从业者的专业知识。本文介绍了七种关键模式，涵盖了提高性能与降低成本/风险以及更接近数据与更接近用户之间的一系列模式。