{ "
This shows how to generate text from GPT-NeoX with a single GPU.
\nThis needs a GPU with more than 45GB memory.
\n": "\u0dad\u0db1\u0dd2GPU \u0d91\u0d9a\u0d9a\u0dca \u0dc3\u0db8\u0d9f GPT-neox \u0dc0\u0dd9\u0dad\u0dd2\u0db1\u0dca \u0db4\u0dd9\u0dc5 \u0da2\u0db1\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1\u0dda \u0d9a\u0dd9\u0dc3\u0dda\u0daf \u0dba\u0db1\u0dca\u0db1 \u0db8\u0dd9\u0dba\u0dd2\u0db1\u0dca \u0db4\u0dd9\u0db1\u0dca\u0dc0\u0dba\u0dd2.
\n\u0db8\u0dda\u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf 45GB \u0da7 \u0dc0\u0da9\u0dcf \u0dc0\u0dd0\u0da9\u0dd2 \u0db8\u0dad\u0d9a\u0dba\u0d9a\u0dca \u0dc3\u0dc4\u0dd2\u0dad GPU \u0d91\u0d9a\u0d9a\u0dca \u0d85\u0dc0\u0dc1\u0dca\u0dba \u0dc0\u0dda.
\n", "\n": "
\n", "
Append the predicted token
\n": "\u0db4\u0dd4\u0dbb\u0ddd\u0d9a\u0dae\u0db1\u0dba\u0d9a\u0dc5 \u0da7\u0ddd\u0d9a\u0db1\u0dba \u0d91\u0d9a\u0dca \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Device
\n": "\u0d8b\u0db4\u0dcf\u0d82\u0d9c\u0dba
\n", "Eval model
\n": "\u0d91\u0dc0\u0dcf\u0dbd\u0dca\u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba
\n", "Get next token. Note that we only feed the last token to the model because we cache the key/value pairs of previous tokens.
\n": "\u0d8a\u0dc5\u0d9f\u0da7\u0ddd\u0d9a\u0db1\u0dba \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1. \u0db4\u0dd9\u0dbb \u0da7\u0ddd\u0d9a\u0db1 \u0dc0\u0dbd \u0dba\u0dad\u0dd4\u0dbb/\u0d85\u0d9c\u0dba \u0dba\u0dd4\u0d9c\u0dbd \u0dc4\u0dd0\u0db9\u0dd2\u0dbd\u0dd2 \u0d9a\u0dbb\u0db1 \u0db1\u0dd2\u0dc3\u0dcf \u0d85\u0db4\u0dd2 \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0da7 \u0d85\u0dc0\u0dc3\u0dcf\u0db1 \u0da7\u0ddd\u0d9a\u0db1\u0dba \u0db4\u0db8\u0dab\u0d9a\u0dca \u0db4\u0ddd\u0dc2\u0dab\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1 \u0db6\u0dc0 \u0dc3\u0dbd\u0d9a\u0db1\u0dca\u0db1.
\n", "Get the tokens
\n": "\u0da7\u0ddd\u0d9a\u0db1\u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Get token ids
\n": "\u0da7\u0ddd\u0d9a\u0db1\u0dca\u0dc4\u0dd0\u0db3\u0dd4\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca\u0db4\u0dad\u0dca \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Imports
\n": "\u0d86\u0db1\u0dba\u0db1
\n", "List of layers to load. This is used for testing. You can assign a subset of layers like _^_0_^_ so that it only loads the first to transformer layers.
\n": "\u0db4\u0dd0\u0da7\u0dc0\u0dd2\u0dba\u0dba\u0dd4\u0dad\u0dd4 \u0dc3\u0dca\u0dae\u0dbb \u0dbd\u0dd0\u0dba\u0dd2\u0dc3\u0dca\u0dad\u0dd4\u0dc0. \u0db8\u0dd9\u0dba \u0db4\u0dbb\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dcf \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0db7\u0dcf\u0dc0\u0dd2\u0dad\u0dcf \u0dc0\u0dda. \u0da7\u0dca\u0dbb\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dc3\u0dca\u0dc6\u0ddd\u0db8\u0dbb\u0dca \u0dc3\u0dca\u0dae\u0dbb \u0dc0\u0dbd\u0da7 \u0db4\u0dc5\u0db8\u0dd4 \u0db4\u0da7\u0dc0\u0db1\u0dd4 \u0dbd\u0db6\u0db1 _^_0_^_ \u0db4\u0dbb\u0dd2\u0daf\u0dd2 \u0d94\u0db6\u0da7 \u0dc0\u0dd0\u0db1\u0dd2 \u0dc3\u0dca\u0dae\u0dbb \u0d8b\u0db4 \u0d9a\u0dd4\u0dbd\u0d9a\u0dba\u0d9a\u0dca \u0db4\u0dd0\u0dc0\u0dbb\u0dd2\u0dba \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba.
\n", "Load layers
\n": "\u0dc3\u0dca\u0dae\u0dbb\u0db4\u0dd6\u0dbb\u0dab\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Predict 100 tokens
\n": "\u0da7\u0ddd\u0d9a\u0db1100 \u0d9a\u0dca \u0db4\u0dd4\u0dbb\u0ddd\u0d9a\u0dae\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "\u0db8\u0dd4\u0daf\u0dca\u0dbb\u0dab\u0dba
\n", "Prompt to complete
\n": "\u0dc3\u0db8\u0dca\u0db4\u0dd6\u0dbb\u0dca\u0dab\u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0dc0\u0dd2\u0db8\u0dc3\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Return predicted token
\n": "\u0db4\u0dd4\u0dbb\u0ddd\u0d9a\u0dae\u0db1\u0dba\u0d9a\u0dc5 \u0da7\u0ddd\u0d9a\u0db1\u0dba \u0d86\u0db4\u0dc3\u0dd4 \u0dba\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Run the model
\n": "\u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0db0\u0dcf\u0dc0\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Set the state to use cached activations
\n": "\u0dc4\u0dd0\u0db9\u0dd2\u0dbd\u0dd2\u0dc3\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dca \u0db7\u0dcf\u0dc0\u0dd2\u0dad\u0dcf \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0dbb\u0dcf\u0da2\u0dca\u0dba\u0dba \u0dc3\u0d9a\u0dc3\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Setup cache to cache intermediate key/value pairs for faster generation
\n": "\u0dc0\u0dda\u0d9c\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d8b\u0dad\u0dca\u0db4\u0dcf\u0daf\u0db1\u0dba \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d85\u0dad\u0dbb\u0db8\u0dd0\u0daf\u0dd2 \u0dba\u0dad\u0dd4\u0dbb/\u0dc0\u0da7\u0dd2\u0db1\u0dcf\u0d9a\u0db8\u0dca \u0dba\u0dd4\u0d9c\u0dbd \u0dc4\u0dd0\u0db9\u0dd2\u0dbd\u0dd2 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0dc4\u0dd0\u0db9\u0dd2\u0dbd\u0dd2\u0dba \u0db4\u0dd2\u0dc4\u0dd2\u0da7\u0dd4\u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Generate Text with GPT-NeoX": "GPT-\u0db1\u0dd2\u0dba\u0ddd\u0d9a\u0dca\u0dc3\u0dca \u0dc3\u0db8\u0d9f \u0db4\u0dd9\u0dc5 \u0da2\u0db1\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1" }