Tokenization
Qwen-7B uses BPE tokenization on UTF-8 bytes using the `tiktoken` package.
Explore
4,234 skills indexed with the new KISS metadata standard.
Qwen-7B uses BPE tokenization on UTF-8 bytes using the `tiktoken` package.
Qwen-7B は `tiktoken` パッケージを使用して、UTF-8 バイトを BPE トークン化します。
> 注:作为术语的“tokenization”在中文中尚无共识的概念对应,本文档采用英文表达以利说明。
中文</a>  |  <a href="README.md">English</a>  |  <a href="README_JA.md">日本語</a> |  <a href="README_FR.md">Français</a> |  <a href="README_ES.md">Español</a>
<a href="README_CN.md">中文</a>  |  <a href="README.md">English</a>  |  <a href="README_JA.md">日本語</a> |  <a href="README_FR.md">Français</a> |  Español
<a href="README_CN.md">中文</a>  |  <a href="README.md">English</a>  |  <a href="README_JA.md">日本語</a>  |  Français |  <a href="README_ES.md">Español</a>
Flash attention is an option for accelerating training and inference. Only NVIDIA GPUs of Turing, Ampere, Ada, and Hopper architecture, e.g., H100, A100, RTX 3090, T4, RTX 2080, can support flash attention. **You can use our models without installing it.**
Flash attention は、トレーニングと推論を加速するオプションです。H100、A100、RTX 3090、T4、RTX 2080 などの Turing、Ampere、Ada、および Hopper アーキテクチャの NVIDIA GPU だけが、flash attention をサポートできます。それをインストールせずに私たちのモデルを使用することができます。
flash attention是一个用于加速模型训练推理的可选项,且仅适用于Turing、Ampere、Ada、Hopper架构的Nvidia GPU显卡(如H100、A100、RTX 3090、T4、RTX 2080),您可以在不安装flash attention的情况下正常使用模型进行推理。
<a href="README_CN.md">中文</a>  |  English  |  <a href="README_JA.md">日本語</a> |  <a href="README_FR.md">Français</a> |  <a href="README_ES.md">Español</a>
*.so
*.so
**/test
<!-- markdownlint-disable html -->
<!-- markdownlint-disable html -->
*.swp
In order to make the contribution process as smooth as possible, we have established some
*Read this in [English](README_en.md).*
*[中文README](README.md).*
generic skill
__pycache__/
We are happy to accept your contributions to make this repo better and more awesome! To avoid unnecessary work on either
<div align="center">
<div align="center">