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如果GPT的本质是不断预测下一个字，如何判断结束呢？ - 知乎
一句话总结的话，结束判断是靠最大长度参数（max_length）、结束符号（如<eos>,<|endoftext|>等）来判断。 如果要展开来讲的话就会稍微有些复杂，可以参考我下面这篇文章，会有专门的小结讲如何判断生成结束条件 平行时空AI 世上无难事，只要有工具
实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
本教程将逐步构建出一个简单的Demo，在过程中将使用Vllm进行模型推理，Langchain构建向量数据库，使用Fastapi提供Web服务，并在超具性价比的 FunHPC趣算云 (原DeepLn算力云)实现模型的云端部署。
李博杰 的想法: TinyZero自己动手复现乞丐版R1 | 昨天试了试Berkeley的一位PhD搞的TinyZero，发现复现 . . .
TinyZero自己动手复现乞丐版R1 | 昨天试了试Berkeley的一位PhD搞的TinyZero，发现复现DeepSeek R1在简单任务（例如算24点）上的推理能力真的不难，每个实验只要两块GPU跑半天（作者用的H200跑3-6个小时，我租了H100，要跑6-10小时）。有趣的是3B模型就够了（0 5B和1 5B的模型效果不好），而且base model和instruct
如何解释大模型的重复生成现象？ - 知乎
=======更新 2023 10 07=== 更新一下我们在大语言模型的重复生成问题上的最新分析。之前的DITTO发现了模型随着句子级别的context重复会产生概率增强效应 (self-reinforce)，这篇工作进一步推广了这种效应：发现在大语言模型上，比如LLaMa, 任意的两个phrase和token都会产生叠加效应而使得未来产生相似的pattern
草泥马是alpaca还是llama，两者的区别主要是什么？ - 知乎
Created by GPT4 image generator 确切地说，“llama”应该叫美洲驼，和骆驼是近亲物种，体型较大，也称“大羊驼”。而“alpaca”才是名副其实的正宗“羊驼”，外形有点像绵羊，腿比较短，看起来比较萌，也就是中文互联网传说中位列上古十大神兽之首——“草泥马”的原形。
Deepseek r1 的思维链是如何构建的？ - 知乎
最近使用Deepseek R1 时, 注意到了他的思维过程, 很有意思, 就是不知道他是如何构建的, 是在训练时就对每…
阿里云宣布开源通义千问720亿参数模型，并率先实现大中小「全尺寸」开源，这对AI落地有哪些积极影响？ - 知乎
阿里云宣布开源通义千问720亿参数模型，并率先实现大中小「全尺寸」开源，这对AI落地有哪些积极影响？
如何有效引导大型语言模型（LLMs）生成结构化输出？ - 知乎
结构化输出可以让 LLM 的生成结果更稳定、可控、易解析，适用于各种自动化和数据处理场景。 如果可以使LLM结构化输出，既方便后续逻辑的解析，又有利于将结果适用到 API 和系统集成。下面列一下目前遇到的可以结构化输出的方法： langchain-with_structure
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