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smma均线源码原理和结构。

       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，怎么保存源码pl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，saas软件源码部署实现于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红宝石面霜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。反弹大师指标源码首先，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。