一、引言

　　5月6日私募基金幻方发布官网最新版的wps下载的地方是什么-V2，千亿级模型，每百万Tokens仅需1元-2元。5月15日，字节发布白菜价的豆包大模型，5月21日阿里、百度相机大幅下调甚至免费开放自家商用模型接口，大模型价格战正式打响。而被誉为大模型价格屠夫的“最新的官网wps下载地方-V2”到底是怎么个事儿，是否可以进行训练和推理，今天我们来展开讲一讲。

　　二、模型简介

　　2.1 最新的官网wps下载地方 V2模型概述

　　最新的官网wps下载地方 V2（Moe）是一个基于专家网络（MoE）的大语言模型，是最新的官网wps下载地方 LLM（dense）的升级版本。

　　主要特点：训练经济、推理高效。模型尺寸：236B，其中激活参数21B。上下文长度：128K相较于他的前一代官网最新版的wps下载的地方是什么 LLM（67B），节省了42.5%的训练成本，减少了93.3%的KV缓存，最大生成吞吐量提升至5.76倍。最新的官网的wps的下载地方在哪呢

　　采用8.1万亿个token的多样化高质量预料预训练，在进行全面的预训练之后，进行监督微调（SFT）以及强化学习（RL），充分发挥模型性能。官方于5月16日发布了可消费级显卡部署的lite版模型：最新的官网wps下载地方-V2-Lite，总参数16B，激活函数2.4B，上下文长度3 中文最新版wps下载的地址在哪里2K，降低用户私有化部署成本。

　　中文评测集效果对比（官方发布，仅供参考）：

　　各大厂商价格战之前的商用接口价格对比（2024.5.6）

　　就是因为这么一张价格对比表，开启了国产大模型价格之战，“砸我饭碗，都别吃了！”

　　2.2 最新的官网wps下载地方 V2模型架构

　　最新的官网wps下载地方-V2针对attention机制和MoE网络进行创新，保证经济的训练和高效的推理：

　　对于注意力，设计了MLA（多头潜在注意力），它利用低秩键值联合压缩来消除推理时键值缓存的瓶颈，从而支持高效的推理。对于前馈网络（FFN），采用 最新的官网wps下载地方MoE 架构，这是一种高性能 MoE 架构，能够以更低的成本训练更强大的模型。

　　模型结构配置（configuration_官网最新版的wps下载的地方是什么.py），这里对涉及网络结构的每个参数进行中文说明。

　　代码语言：javascript

　　vocab_size=102400,#词库大小，默认102400，作为参考qwen-72B为152064hidden_size=4096,#隐层的维度，默认4096intermediate_size=11008,#MLP的维度，默认11008moe_intermediate_size官方最新中文版的wps下载入口是什么 = 1407,#MOE的维度，默认1407num_hidden_layers=30,#在transformer decoder中隐层的数量，默认30num_attention_heads=32,#在transformer decoder中每个多头注意力层的头数，默认32，作为参考，qwen-72B为80，baichuan2-13B为40num_key_value_heads=32,#用于实现分组查询注意力的 key_value 头的数量#如果，模型将使用多头注意力（MHA），#如果`num_key_value_heads=1 时，模型将使用多查询注意 (MQA)，否则将使用 GQA。#当将多头检查点转换为 GQA 检查点，应构造每个组键和值头。意思是meanpooling该组内的所有original heads#详细说明见(https://arxiv.org/pdf/2305.13245.pdf)#默认num_key_value_heads=num_attention_headsn_shared_experts = None,#moe共享专家数，为None代表dense model稠密模型n_routed_experts = None,#moe路由专家数，为None代表dense model稠密模型ep_size = 1,routed_scaling_factor = 1.0,#路由专家的缩放因子，kv_lora_rank = 512,kv lora矩阵的秩，默认为512q_lora_rank = 1536,q lora矩阵的秩，默认为1536qk_rope_head_dim = 64,qk rope矩阵头维度，默认为64v_head_dim = 128,v矩阵头维度，默认为128qk_nope_head_dim = 128,qk nope矩阵头维度，默认为128topk_method = ‘gready’,#moe网络中路由门控的topk选择方法，默认为贪心算法n_group = None,#路由专家的组数，默认为None不分组topk_group = None,#每个token选中的组数（对于每个 token，确保选中的专家仅在 组内）num_experts_per_tok = None,#选定专家的数量，无表示密集模型moe_layer_freq = 1,#MoE 层的频率：每“moe_layer_freq - 1”密集层有一个专家层first_k_dense_replace = 0,#浅层中的密集层数（embed->dense->dense->…->dense->moe->moe…->lm_head）。norm_topk_prob = False,#是否标准化已路由专家的权重中文版的最新的wps下载网站在哪呢。scoring_func = ‘softmax’,#计算专家权重的方法，默认softmaxaux_loss_alpha = 0.001,#辅助损失系数。seq_aux = True,#是否计算每个单独样本的辅助损失。hidden_act=“silu”,#decoder中非线性激活函数，默认为silumax_position_embeddings=2048,#该模型可能用到的最大序列长度，默认为2048，这个参数直接影响模型上下文长度。如果太短，在应用中设置较长的system prompt会让对话被截断。initializer_range=0.02,#用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差rms_norm_eps=1e-6,#均方根归一化层使用的 epsilon，用于处理浮点数比较时的误差或精度问题，通常是个很小的值。use_cache=True,模型是否应该返回最后的key value注意力的值（并非所有模型都使用）。仅当 才有意义pad_token_id=None,#填充的token idbos_token_id=100000,#token流开始的id，默认为100000eos_token_id=100001,#token流结束的id，默认为100001pretraining_tp=1,#实验性功能。预训练期间使用的张量并行度等级。此值是确保预训练结果的精确再现性是必要的。tie_word_embeddings=False,#是否绑定词嵌入rope_theta=10000.0,#ROPE旋转位置编码里theta的空间，qwen-72B为1000000。ROPE是一种位置编码算法，通过优化的矩阵乘法方式为Q/K引入位置信息，使得token能够在Attention计算中感知到相对位置信息。rope_scaling=None,#包含 RoPE 嵌入的缩放配置的字典。目前支持两种缩放策略：线性和动态。它们的缩放因子必须是大于 1 的浮点数。预期格式为。使用此标志时，不要更新 达到预期的新最大值。attention_bias=False,#在自注意力期间是否在查询、键、值和输出投影层中使用偏差，默认Falseattention_dropout=0.0,#注意力概率的丢失率。

　　Tips：

　　之前在做深度学习推荐系统****的时候，也经常接触到attention机制和MoE专家网络这两个模型网络，采用attention机制学习item或user序列的潜在关系，采用MoE专家网络做推荐系统中多场景/多目标网络的主模型，较为知名的有MMoE网络和PLE网络，通过共享多个专家网络，提升模型的多场景/多目标的关联学习能力。

　　三、训练与推理

　　3.1 最新的官网wps下载地方 V2模型训练

　　由于机器资源限制，这里基于QLoRA指令微调（SFT）最新的官网wps下载地方 V2的lite版（最新的官网wps下载地方-V2-Lite-Chat），使用之前文章介绍的LLaMA-Factory框架。

　　SFT训练启动代码：

　　代码语言：javascript

　　其中：

　　quantization_bit = 4 ，int4量化，sft根据惯例fp16训练大概需要模型尺寸2的GPU，int4需要模型尺寸0.75的GPU，这里是16B，int4大概需要16*0.75=12G的GPU资源，如果fp16需要32G，对于V100显卡，单卡32G基本很难启动。template = 最新的官网wps下载地方，template采用官网最新版的wps下载的地方是什么的，LLaMA Factory框架针对当下国内外主流模型都进行了template适配，训练和推理记得设置。cutoff_len = 4096，上下文长度这里先设置4096，对于agent开发，特别是较长的system prompt，这里一定要尽量大，至少要4096。per_device_train_batch_size = 2，每个设备训练的batich size，这里设置为2，不要太大gradient_accumulation_steps = 8，

　　启动后，webui、docker logs或者save目录中的running_logs日志文件可以查看日志状态。

　　最新的官网wps下载地方 v2的SFT微调训练启动后要加载很久，需要确保服务器资源充足，并且要有足够的耐心。

　　对于以上参数，5轮迭代需要7小时12分钟，耐心等待叭。

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　　训练完毕后，可以看到loss明显收敛，各位可以通过调整自己的数据样本集训练私有化模型。

　　3.2 最新的官网wps下载地方 V2模型推理

　　这里采用LLaMA Factory WebUI的chat部分进行模型推理测试，由于资源限制智能采用int4量化后进行推理测试，大概占用了12G显存。框架支持RoPE插值方法，可以配置线性插值和动态插值，以及支持flashattn2加速和unsloth加速。

　　从对话效果来看，int4的模型还是存在一定幻觉，比如问“你支持工具调用嘛”，模型回答“支持工具调用，但不具备调用工具的能力”。逻辑上产生错误。

　　但在个人实际工作中，官方完整版的最新的官网wps下载地方-v2-chat（236B）还是非常好用的，对于agent的开发，回复效果上强于gpt3.5，回复速度上快于gpt4.0。接入dify平台上直接就可以使用，由于采用OpenAI兼容的API规范，配置和使用过程都很流畅。最重要的是，真便宜！测试用了6万token才花费了0.07元！

　　四、总结

　　本文首先针对最新的官网wps下载地方-v2-chat这个大模型价格屠夫的模型特点和技术架构进行介绍，之后以LLaMA-factory为训练和推理框架，进行SFT微调训练和推理测试。

　　官网最新版的wps下载的地方是什么-v2-chat巧妙的将attention注意力机制和MoE网络架构与大模型相结合，通过模型算法与架构的升级，提升了推理和训练效率，最终呈现的就是成本的优化和商业市场价值的转化。是一个典型的通过技术创新直接创造商业价值的案例。

　　大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。

　　事实上，

　　继等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

　　与其焦虑……

　　不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

　　但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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　　AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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　　阶段1：AI大模型时代的基础理解

　　目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

　　内容：

　　L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程L1.4.1 知识大模型L1.4.2 生产大模型L1.4.3 模型工程方法论L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例

　　阶段2：AI大模型API应用开发工程

　　目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

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　　L2.1 API接口L2.1.1 OpenAI API接口L2.1.2 Python接口接入L2.1.3 BOT工具类框架L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架L2.3 流水线工程L2.4 总结与展望

　　阶段3：AI大模型应用架构实践

　　目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

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　　L3.1 Agent模型框架L3.2 MetaGPTL3.3 ChatGLML3.4 LLAMAL3.5 其他大模型介绍

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　　目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

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