将 LLMs 精调至 1.58 比特: 使极端量化变简单

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BitNet 是一种特殊的 transformers 架构,它用仅三个值:
(-1, 0, 1) 表示每个参数,提供了每个参数仅为 1.58 $ (log_2(3)) $ 比特的极端量化。然而,这需要从头开始训练一个模型。虽然结果令人印象深刻,但并非每个人都有预算来进行大语言模型的预训练。为了克服这一限制,我们探索了一些技巧,允许将现有模型精调至 1.58 比特!继续阅读以了解更多!

GPT-SoVITS语音合成模型实践

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这个开源的文本到语音(TTS)项目可以在Linux、MacOS和Windows系统上运行,具有极高的灵活性和兼容性。用户只需提供一段长达1分钟的音频文件,即可轻松克隆特定的声音。该项目支持将汉语、英语和日语的文本转换为克隆的语音,为多语言环境中的应用提供了便利。

ServiceMesh 2:控制面和数据面的职责(图文总结)

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之前的章节我们详细介绍了ServiceMesh的基础知识.

ServiceMesh 是最新一代的微服务架构,作为一个基础设施层,能够与业务解耦,并解决复杂网络拓扑下微服务与微服务之间的通信。其实现形态一般为轻量级网络代理,并与应用SideCar部署,同时对业务应用透明。


golang的类型转换

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事情始于年初时我对标准库sync做一些改动的时候。

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