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ColossalChat：Making large AI models cheaper, faster and more accessible
www.colossalai.org
GitHub - hpcaitech/ColossalAI: Making large AI models cheaper, faster and more accessible
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本文为《类ChatGPT逐行代码解读》系列的第二篇，上一篇是：从零实现Transformer、ChatGLM-6B：从位置编码/缩放点积注意力/多头注意力开始 本文模型的特点是都加了RLHF，对于这4个模型而言：TRL、ChatLLaMA、ColossalChat、DeepSpeed Chat 如果只关注两个 则可以更多关注下ColossalChat、DeepS
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作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 9天假期写了8天代码和10篇文章，这个5.1过的很爽🤨！ 如假期前小傅哥的计划一样，这个假期开启了新的技术项目《ChatGPT 微服务应用体系构建》教程； 从搭建环境 、 开发chatgpt-sdk-ja
主要内容： 采用模块化教学方法，总体架构主要包括以下9个教学模块： 模块一：概念篇-ChatGPT概念诠释及技术发展 模块二：架构篇-ChatGPT系统架构及工作流程 模块三：技术篇-ChatGPT关键技术及原理详解 模块四：算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局 模块五：体验篇-ChatGPT基本功
随机冷启 个性化冷启 冷启动保量 冷启动保量，保证每个item曝光的次数一样，实时统计已曝光的次数和要曝光的次数 冷启动结束过滤，如果需曝光的量越大，且越接近冷启结束时间，得分越高，被曝光的概率越大 爬坡保量 实时统计曝光、点击、ctr；ctr越高，曝光越少，得分
为了保证系统的可靠性和稳定性，ChatGPT设置了速率限制，限制每个用户在特定时间段内可以发送的消息数量。这样可以防止某些用户对系统进行滥用，并且减少资源占用。ChatGPT 的速率限制比较灵活，会根据用户的行为以及服务器的负载情况动态调整。例如，在繁忙的时段，
