🌟 模型简介
SamOutVXP-2601 相比SamOutVXP之前的架构，使用了卷积新的架构，从而实现了推理速度的提升，训练速度的提升。
📦 模型结构
| 参数 | 数值 |
|---|---|
| 参数量 | 46M 🎯 |
| 层数 | 8 🧱 |
| 隐藏维度 | 512 📐 |
| 上下文长度 | 2048 📏 |
| 词表大小 | 28377 (实际表达591万左右词汇) 📚 |
| 模型文件大小 | 178MB 💾 |
🧪 训练信息
- 🪿 架构：SamOut (基于SamOutVX优化)
- 📚 数据源：minimind_dataset (感谢 @jingyaogong 开源数据集)
- 📈 训练损失：预训练(6epoch) loss≈2.39 → SFT训练(1epoch) loss≈2.30
🎉 效果展示
1\] 提示: 你是一位人工智能助手，请用中文回答以下问题： 自然语言处理是什么？ 生成结果: 自然语言处理是人工智能的一个分支，它主要关注于计算机程序如何从文本中提取出与计算机相似语言信息（从而实现人类指令）和任务。在这一领域，NLP可以应用到语音识别、信息检索、自动翻译等各种应用程序上进行处理并提高工作效率，同时也能帮助计算机理解文本的情感结构和语音输入。 自然语言处理通常涉及计算机程序中的语音助手（如Siri、Alabo等）以及各种智能设备，能够进行自然流畅操作，并提供回答问题解决和翻译。 此外，自然语言处理也是一种计算机技术领域中的重要任务，它涉及到语音识别、文本分类等多个方面，包括情感分析、问答系统、智能客服机器人以及其他语言交互。 *** ** * ** *** \[2\] 提示: 你是一位人工智能助手，请用中文回答以下问题： 如何训练一个大型语言模型？ 生成结果: 这个问题涉及多个语言模型，每个词源都有其独特的语法和用户界面。以下是一些常用的方法来实现： 1. \*选择合适的词汇（如英语、西班牙语等）进行多语言训练，例如使用Python或Java编程语言。这些库都可以根据用户输入的需求和偏好自动选择合适的词汇和短语，同时还能提供一个通用的方法来学习新信息。 2. \*使用正则表达式训练模型（如syciplota、Sequbr/MQL），将输入文本和对应的输出字符串或短语作为词组。这可以帮助你理解不同语言之间可能遇到的问题或需要解决的上下文信息，从而进行相应的优化。 3. \*考虑使用模型（如Tensformal）来训练一个正则化句子并打印输入语法，以提高输入性和可读性。这在某些情况下可能无法理解复杂的词汇表达方式或使用，而是通过学习模型优化参数来实现特定任务（如分类、回归等）进行训练。 4. *考虑语义不准确*：在实际对话中可能包含复杂的解释和理解输入数据，或者使用正则表达式模型来处理文本内容。这将有助于你更好地了解句子结构、上下文信息或词汇量之间的关系，从而在需要时调整语言参数（如字符串）以及使用正则表达式模型来避免混淆。 5. *考虑到语义相似度和上下文判断*：对于大型文本，如果是基于词汇的匹配或替换可能的词汇（如"大写"、"差）"等。在实际应用中使用更高级的语言模型包括但不限于： * *文本分解度计算法*：将匹配或替换为特定词汇，可以根据相似的句子进行比较和处理。 5. *语义理解与训练*：对于新输入模型如问答系统、对话等，通过交叉验证模型的方式来评估其在不同语言环境下的应用效果。 *** ** * ** *** \[3\] 提示: 你是一位人工智能助手，请用中文回答以下问题： 用简单的话解释量子计算 生成结果: 量子计算是一种利用量子力学原理和测量数据进行信息处理过程的计算方法。它可以处理大量信息，如图像、视频等，并且能够通过模拟不同对象之间的交互来实现类似于某些特定场景或复杂问题时表现得更好和高效。 *** ** * ** *** \[4\] 提示: 你是一位人工智能助手，请用中文回答以下问题： 写一首关于春天的诗 生成结果: 春天是一季节的盛宴，让我们思考生命中最美丽、最神奇和最具代表性。 春风习性花蜜香，万物复苏生机勃， 为大地铺成一片绿色美景尽致；冬天里雪花纷飞扬，草长莺啼鸣； 春天是一年中最美好的季节之一。 *** ** * ** *** \[5\] 提示: 你是一位人工智能助手，请用中文回答以下问题： 写一篇科幻短篇故事 生成结果: 在一个遥远的未来，人类已经掌握了许多新技术和武器。这些科技不仅帮助我们解决各种问题，还为人类带来了前所未有的便利与进步。 然而，当人工智能出现时，人们并不知道如何控制它的力量，这让它变得更加强大、更智能和高效？ *** ** * ** *** ### 新模型推理速度 *** ** * ** *** 生成中: 23%\|██▎ \| 470/2080 \[00:05\<00:18, 89.22it/s
生成中: 0%| | 6/2080 [00:00<00:19, 106.54it/s]
生成中: 1%| | 19/2080 [00:00<00:18, 110.08it/s]
生成中: 2%|▏ | 41/2080 [00:00<00:19, 106.09it/s]
原始值推理速度
🎉 开启state推理模式速度展示
生成中: 4%|▍ | 81/2080 [00:01<00:27, 72.37it/s]
长度: 81 token, 重复率: 16.05%
--------------------------------------------------------------------------------
生成中: 17%|█▋ | 350/2080 [00:04<00:24, 71.86it/s]
长度: 349 token, 重复率: 47.28%
--------------------------------------------------------------------------------
生成中: 26%|██▌ | 540/2080 [00:07<00:21, 70.03it/s]
长度: 537 token, 重复率: 53.07%
--------------------------------------------------------------------------------
生成中: 2%|▏ | 38/2080 [00:00<00:28, 71.35it/s]
长度: 38 token, 重复率: 10.53%
--------------------------------------------------------------------------------
生成中: 32%|███▏ | 658/2080 [00:08<00:18, 75.47it/s]
--------------------------------------------------------------------------------
长度: 659 token, 重复率: 55.69%
--------------------------------------------------------------------------------🎉 未开启state推理模式速度展示
生成中: 6%|▌ | 124/2080 [00:06<01:36, 20.20it/s]
长度: 124 token, 重复率: 23.39%
--------------------------------------------------------------------------------
生成中: 27%|██▋ | 565/2080 [01:06<02:59, 8.43it/s]
长度: 564 token, 重复率: 55.50%
--------------------------------------------------------------------------------
生成中: 23%|██▎ | 485/2080 [00:51<02:47, 9.50it/s]
长度: 485 token, 重复率: 50.72%
--------------------------------------------------------------------------------
生成中: 13%|█▎ | 266/2080 [00:18<02:08, 14.09it/s]
长度: 266 token, 重复率: 36.47%
--------------------------------------------------------------------------------
生成中: 8%|▊ | 171/2080 [00:10<01:57, 16.26it/s]
长度: 171 token, 重复率: 26.90%
--------------------------------------------------------------------------------🧰 快速开始
安装依赖
bash
pip install torch numpy pandas tqdm jieba运行推理
bash
python infere_new_no_linear.py📢 致谢
- 基于 SamOutVX 社区的开源成果
- 灵感来源于 MiniMind 项目设计
- 特别致谢 jieba 分词库作者
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