ChatGPT

13. 嵌入权重 在自然语言处理(NLP)和机器学习中，嵌入权重(embedding weights)是用于将

12. 模型文件的配置信息 根据前面保存的模型文件 output/model.bin 的内容，可以知道，模型配

11. 将字符串编码为令牌序列 在聊天的时候，需要把字符串通过 tokenizer 进行编码，命名为 test

9. 转换 tokenizer.model 并保存 前面的章节转换模型的所有权重后，还需要转换 tokeniz

8. 保存转换后的模型 转换模型的目的是为了使用c/c++来使用，前面的模型转换为自己的模型后，需要保存下来，

7. 模型转换 把模型参数，转换为自己想要的模型参数，自己定义模型参数，参照 https://github.c

5. 如何打印模型参数？ 在使用像PyTorch这样的深度学习框架时，你可以通过几种方法打印模型的参数。以下是

0. 前言 Llama2（有时拼写为LLaMA-2）是一个由Meta Platforms（以前的Faceboo