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LLM-预训练：深入理解 Megatron-LM（2）原理介绍

最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型，本人觉得Megatron的代码很具有学习意义，于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDA Megatron团队公开发布的2篇论文，并结合最近Megatron-LM代码库的更新，整理成了这几篇系列文章。

Megatron-LM 代码版本：23.06

https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tree/23.06/megatron​github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tree/23.06/megatron​github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tree/23.06/megatron

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    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他