1.【自然语言处理】【大模型】BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)
2.二层楼源码网怎么样
3.什么叫底层代码？
4.no code / low code 看起来容易，层楼层楼其实远比想象得更难
【自然语言处理】【大模型】BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)
BLOOM模型结构解析，源码源码采用Megatron-DeepSpeed框架进行训练，微擎张量并行采用1D模式。层楼层楼基于BigScience开源代码仓库，源码源码本文将详细介绍张量并行版BLOOM的微擎福建直播系统源码制作原理和结构。 单机版BLOOM解析见文章。层楼层楼 模型结构实现依赖mpu模块，源码源码推荐系列文章深入理解mpu工具。微擎 Megatron-DeepSpeed张量并行工具代码mpu详解，层楼层楼覆盖并行环境初始化、源码源码Collective通信封装、微擎张量并行层实现、层楼层楼测试以及Embedding层、源码源码交叉熵实现与测试。微擎 Embedding层：Transformer Embedding层包含Word、Position、TokenType三类，分别将输入映射为稠密向量、注入位置信息、类别信息。通常，正片源码什么意思位置信息通过ALiBi注入，无需传统Position Embedding，TokenType Embedding为可选项。张量并行版BLOOM Embedding层代码在megatron/model/language_model.py，通过参数控制三类Embedding使用。 激活函数：位于megatron/model/utils.py，BLOOM激活函数采用近似公式实现。 掩码：张量并行版模型用于预训练，采用Causal Mask确保当前token仅见左侧token。掩码实现于megatron/model/fused_softmax.py，将缩放、mask、softmax融合。 ALiBi：位置信息注入机制，通过调整query-key点积中静态偏差实现。8个注意力头使用等比序列m计算斜率，个头则有不同序列。实现于megatron/model/transformer.py。 MLP层：全连接层结构，列并行第一层，行并行第二层，c语言显示图片函数源码实现于megatron/model/transformer.py。 多头注意力层：基于标准多头注意力添加ALiBi，简化版代码位于megatron/model/transformer.py。 并行Transformer层：对应单机版BlookBlock，实现于megatron/model/transformer.py。 并行Transformer及语言模型：ParallelTransformer类堆叠多个ParallelTransformerLayer，TransformerLanguageModel类在开始添加Embedding层，在末尾添加Pooler，逻辑简单，代码未详述。 相关文章系列覆盖大模型研究、RETRO、MPT、ChatGLM-6B、BLOOM、LoRA、推理工具测试、LaMDA、Chinchilla、GLM-B等。二层楼源码网怎么样
二层楼源码网怎么样？
二层楼源码网在业界具有一定的村务公开小程序源码知名度和影响力，为开发者提供了丰富的源码资源和技术交流的平台。
该网站拥有庞大的用户群体，涵盖了从初学者到资深开发者的各个层次。它提供了大量的开源项目代码，这些代码涵盖了多种编程语言和开发框架，为开发者提供了宝贵的学习和实践资源。通过二层楼源码网，开发者可以轻松地找到所需的代码库，从中学习优秀的编程技巧和解决方案，从而提升自己的编程能力。
除了源码资源，二层楼源码网还提供了技术交流的平台。在网站上，开发者可以发表自己的观点和经验，参与讨论技术问题，与同行交流心得。这种互动和交流的氛围为开发者创造了一个共同成长的环境，使他们能够相互启发，共同进步。
然而，二层楼源码网也存在一些不足之处。骑马追牛副图源码首先，由于网站上的源码资源众多，有时会出现质量参差不齐的情况。一些项目可能存在缺陷或过时的问题，需要开发者自行筛选和甄别。其次，虽然网站提供了技术交流的平台，但有时候讨论氛围不够活跃，一些技术问题可能得不到及时的解答。
综上所述，二层楼源码网在提供源码资源和技术交流方面具有一定的优势，为开发者提供了一个学习和成长的平台。然而，开发者在使用该网站时也需要保持警惕，注意筛选资源的质量和参与讨论的活跃度。
什么叫底层代码？
底层代码是指被封装好的代码，底层代码写的就是比较原始，比较基础的代码。底层代码编写是非常接近机器的编程，使用底层开发语言（如C或汇编）。这与使用高级语言（例如Python，Java）的程序员进行编程不同。对于java来说，底层代码一般是指框架的实现代码，这些代码一般都是一些常用代码或比较接近于原始的代码，这些代码封装好，可以方便复用和调用。而对一些操作系统来说，底层代码可能就是c或者汇编，写底层代码就是做底层开发。比如java的Map类，底层代码实现：
扩展资料
编写底层代码一般要比较深厚的功底，对程序设计，代码涉及的各个方面，性能，耦合度，复用性都要很深的掌握和考虑，熟练掌握设计模式,良好的编程习惯，代码优雅，数据结构，精通各种算法。
很多java框架被淘汰，除了本身有致命的bug外，还有就是有性能更好，使用更方便的框架出现，而这些都是靠底层代码实现来决定的。
参考资料：
百度百科-底层开发no code / low code 看起来容易，其实远比想象得更难
提供特定服务，使用大众软件，常被认为无需代码或低代码即可完成。许多厂商提出发展此类技术，并非为了解决特定领域问题，例如网上购物，淘宝已能满足需求。然而，认为无代码或低代码实现简单，实则大错特错，背后涉及四个核心层问题。
第一层，致力于解决非专业人员也能编程的难题。此层需利用人们熟悉的概念和表达方式替代代码，其本质是教学问题。提高效率与让普通人学会编程是两码事，后者没有捷径。因此，无代码或低代码通常转向第二层，即复用代码，从而避免编写代码。
第二层中，普通人“编程”效率低，平台方提前完成必要工作，用户仅需复用。通用跨领域的软件复用极具挑战，复用代码往往复杂且难以理解与维护。软件复用历史悠久，但进展缓慢。当前代码生成技术与几十年前变化不大，快速生成Java的CRUD功能并未带来实质提升。可见，找到比Java更好的编程方法是关键。
第三层，解决减少软件开发与维护工作量的问题。第二层涉及代码重用，第三层则解决具体问题，如何以更少工作完成任务。软件开发维护工作总量固定，无论平台方还是复用方承担，核心是降低编程认知负担，减少需求与源代码间的差距。复杂性认识不明确，大脑处理难度大。
第四层，代码与实际执行间的差距随代码接近需求增大。目前主要反馈机制为console.log，提高开发者反馈带宽与频率极为困难，且具综合性。根本性问题在于这些问题难以量化，作用于人类自身，更多体现人文与社会性，而非数学问题。主观性强烈，进展评估困难，实际功效定价模糊，商业价值不明。
从商业模式角度看，最具吸引力的问题是第一层，解决非专业人士编程问题。而最难解决的第四层问题，往往不吸引人且难以销售。表面上看似简单的“普通人无法像自己写信一样求助专家代写”问题，关键在于写信对于专家同样具有挑战性。
无代码或低代码行业最需要的是深入分析问题，而非无意义争论OOP与FP孰优孰劣。OOP和FP只是对不明问题的解决方案，讨论解决方案本身无意义，关键在于问题是什么。所有从业者应深入研究前面提出的四个问题，并将其分解为更具体问题，理清问题后，解决方案自然显现。
