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问题这里，记录一下在使用LoRa进行微调时遇到的错误。设备不一致的问题ValueError:CaughtValueErrorinreplica0ondevice0.这个问题时有由于多块GPU不在一个设备上引起的。解决方法很简单。使用当个GPU，最直接的操作就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonxxx.py。制定GPU的

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要查看Ubuntu系统中相关硬件温度，你可以使用 lm-sensors工具。安装和使用步骤如下：安装 lm-sensors:在终端中执行以下命令安装 lm-sensors：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalllm-sensors配置 lm-sensors:在终端中执行以下命令配置 lm-sensors：sudosensors-detect检测硬件

JinaAI发布的Reader-LM-0.5B和Reader-LM-1.5B标志着小语言模型(SLM)技术的一个重要里程碑。这些模型旨在解决一个独特而具体的挑战：将开放网络中原始、嘈杂的HTML转换为干净的标记符格式。这项任务看似简单，却面临着复杂的挑战，尤其是在处理现代网络内容中的大量噪音

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LM-Cocktail：一种创新的模型合并方法打破预训练语言模型微调后的性能局限，实现语言模型在一般任务与特定领域的均衡高性能使语言模型的微调类似于调制一杯精致的鸡尾酒。模型合并可用于提高单个模型的性能。我们发现此方法对于大型语言模型和密集嵌入模型也很有用，并设计了LM

题目:Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration来源:ACL2021模型名称:Prefix-Tuning论文链接:https://aclanthology.org/2021.acl-long.353/项目链接:https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning感觉与prompt的想法很相近，那么问题来了，为什

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transformers库里实现的很多模型会有这么两个函数get_output_embeddings和get_output_embeddings。以SwitchTransformer为例classSwitchTransformersForConditionalGeneration(SwitchTransformersPreTrainedModel):defset_output_embeddings(self,new_embeddings):

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