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OpenNJet v3.0.0 已经发布,这是一个云原生应用引擎。 此版本更新内容包括: 新功能 动态证书吊销列表更新 http2mqtt 消息代理 http2kafka 消息代理 数据消隐(access日志隐藏敏感信息) 集群动态桥接 集群间文件同步 大文件上传 集群配置跳转 Ctrl Copilot 中,支持通过Lua 访问主进程定义的shared_dict API 网关功能 - 支持用户角色维护,OpenAPI导入,授权关系维护,应用部署,后端服务注册,主动健康检查配置,登录及授权校验 动态共享内存支持 动态配置proxy_pass 动态配置header 协议识别 captcha SSL库更新到Tongsuo-8.4 功能优化 全量配置api,put 方法逻辑优化。 Bug fix 解决了动态配置limit后,返回值存在不可见字符的问题。 解决了动态新增VS时,添加未监听的端口会产生垃圾数据的问题。 解决了配置空的access_by_lua_block后,通过动态api查询时会导致卡死的问题。 解决了手动修改upstream 持久化文件可能会导致server数量异常的问题。 解决...

无任何数学公式理解大模型基本原理

前言 为什么我们使用chatgpt问一个问题,回答时,他是一个字或者一个词一个词的蹦出来,感觉是有个人在输入,显得很高级,其实这这一个词一个词蹦不是为了高级感,而是他的实现原理决定的,下面我们看下为什么是一个一个蹦出来的    大模型的本质 特斯拉前AI总监Andrej Karpathy将大语言模型简单的描述为: 大模型的本质就是两个文件,一个是参数文件,一个是包含运行这些参数的代码文件。 参数文件是组成整个神经网络的权重,代码文件是用来运行这个神经网络的代码,可以是C或者其他任何编程语言写的,当然目前主要都是Python    那么接下来的问题就是:参数从哪里来? 这就引到了模型训练。 本质上来说,大模型训练就是对互联网数据进行有损压缩(大约10TB文本),需要一个巨大的GPU集群来完成。 以700亿参数的Llama 2(Facebook开源的羊驼大模型)为例,就需要6000块GPU,然后花上12天得到一个大约140GB的“压缩文件”,整个过程耗费大约200万美元。 而有了“压缩文件”,模型就等于靠这些数据对世界形成了理解。   大模型是如何工作的 简单来...

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