近日，Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。 文章展示了如何将预训练的大型语言模型（LLM）转化为强大的文本分类器。机器之心对文章内容进行了不改变原意的编译、整理： ...

我们将TeleChat2的词嵌入层和输出lm head层参数分开，有助于增强训练稳定性和收敛性。我们选择了GQA以节约attention部分的参数量和计算量、提升训练和推理速度。 支持deepspeed微调，开源了基于deepspeed的训练代码，支持Zero并行显存优化，同时集成了FlashAttention2 多轮 ...

import torch input_tensors = [ torch.randn (64 ... 另一个常用的注意力变体是 MLA（Multi-Head Latent Attention），它将注意力的 KV Cache 压缩为一个向量，以减少存储 KV Cache 的内存开销。这一变化还在注意力之前引入了两个线性层，如下图所示。与 QK-Norm 类似，现有注意力实现 ...

默认使用LoRA训练，每个stage的LoRA模型权重都需要合并到base model中，使用以下命令合并，下一个stage的model_name_or_path指定为合并后的模型文件夹。 LoRA layers were using at all stages to reduce memory requirements. At each stage the peft adapter layers ...