AI交流(进群备注:Perplexity Search)

一个强大的 Python 工具,用于通过 Perplexity API 进行技术搜索,特别优化用于检索精确的事实、代码示例和数值数据
Perplexity Search的特点:
1. 使用 Perplexity API 进行高效的技术搜索
2. 优化算法以检索精确的事实
3. 支持代码示例的获取
4. 能够处理数值数据的查询
Perplexity Search的功能:
1. 通过简单的函数调用执行搜索
2. 获取特定主题的代码示例
3. 检索与技术相关的精确事实和数据
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makeMoE 是一个从头开始实现的稀疏专家混合语言模型,基于 PyTorch 框架,采用自回归字符级语言模型架构。该项目灵感来源于 Andrej Karpathy 的 makemore 项目,旨在通过稀疏专家混合架构实现高效的语言模型训练和推理。它涵盖了模型的基本组成、自注意力机制、专家网络、Top-k 路由、噪声 Top-k 路由等核心组件的代码实现,并提供了模型的初始化方法、训练循环以及文本生成示例。makeMoE 不仅适用于研究和学习稀疏专家混合语言模型的实现,还可作为自回归字符级语言模型的参考实现,适用于自然语言处理领域的实验和开发。
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