激活函数和GLU
LLaMA系列用的FFN层现在是SwishGLU，这里Swish是个激活函数，GLU是个线性单元，二者合起来是SwishGLU。
FFN
Transformer中原始的FFN长这样：
\[
FFN(x) = ReLU(xW_1+b_1)W_2+b_2
\]
两个线性层中间夹了个relu激活函数
写成模型代码就是： 123x = up_proj(x)x = relu(x)x = dow
如果python的类变量和实例变量名字一样会如何？
python中类变量是属于类的，不属于具体的对象，所有对象共享一个类变量。类变量可以通过类名.变量名访问，也可以通过实例化后的对象.变量名访问。那么，如果我给对象的变量起的名字和类变量同名会如何？我们写代码测试一下：
12345678910111213141516171819202122class Foo: name = "hello" # <- 类变量 d
openssh key格式转换
在使用Openssh >
7.8版本生成私钥时，默认的私钥格式是OPENSSH格式，而低版本是RSA格式，这导致部分旧版的ssh应用无法识别新的私钥。
OPENSSH格式开头：
-----BEGIN OPENSSH PRIVATE KEY-----
旧版的RSA格式开头：
-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----
我遇到这个问题是因为，在maven中使用wa
优化器：从SGD到Adam到AdamW
1. SGD
随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）
输入数据为(x, y)组成的pair，模型参数是\(W\)，随机选择一批样本组成一个batch，输入模型计算loss：\(L=f(X, Y;W)\)，并求出梯度，更新参数时：
\(W=W-lr*\frac{\partial L}{\partial
W}\)
这就是随机梯度下降。
2. Adam
使用docker运行anyconnect
某司的专用虚拟网络是用的思科公司的anyconnect，我在docker中安装他，以免干扰我的环境。
步骤：
拉取docker镜像 1docker pull ubuntu
运行docker容器 1docker exec -itd --cap-add NET_ADMIN --privileged --name vpn ubuntu bash
进入docker容器，安装必要的依赖包 123
似然(likelihood)和NLLLoss
博主在学习的过程中，一直看到负对数似然函数(NLLLoss，negative log
likelihood
loss)，虽然知道怎么计算，但是一直不清楚为什么叫似然。今天通过学习对似然和机器学习模型训练有了全新的理解，故记录在此。
本文主要参考：似然（likelihood）和概率（probability）的区别与联系
1.
交叉熵(CrossEntropyLoss)和NLLLoss的联系
deepspeed从入门到放弃
本文并不讲解deepspeed的原理以及用法，只是澄清几个deepspeed中的技术细节。
启动deepspeed训练可以通过运行deepspeed --nproc-per-node 4 xxx.py ...，这样就会启动4个进程来运行xxx.py
deepspeed启动进程后如何知道是几号进程？
答：deepspeed启动进程会自动传入一个参数--local_rank=<ra
让你的ubuntu像windows一样丝滑的小工具们
本人使用的系统是Ubuntu 20.04，如果是22.04会更加丝滑
1. 终端复制粘贴
Ubuntu默认的复制粘贴是Ctrl+Shift+C，而我习惯了Ctrl+C，同时windows的终端是支持鼠标右键复制粘贴的，非常方便。
对于后者，鼠标右键单击复制/粘贴，在Ubuntu
更新版本的终端中已经内置了，但是20.04还没有这个功能，想用只能自己修改并编译代码，因此放弃。
对于前者，在