继Meta的LLaMA模型开源后，AI界研究人员就在这个模型基础上衍生出许多版本。前段时间，斯坦福发布了Alpaca，是由Meta的LLaMA7B微调而来，仅用了52k数据，性能可以与GPT-3.5匹敌。今天，斯坦福学者联手CMU、UC伯克利等，再次推出一个全新模型——130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。Vicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程使用GPT-4作为评判标准，结果显示Vicuna-13B在超

一、题目大意标签:搜索https://leetcode.cn/problems/surrounded-regions给你一个mxn的矩阵board，由若干字符'X'和'O'，找到所有被'X'围绕的区域，并将这些区域里所有的 'O'用'X'填充。示例1：输入：board=[["X","X","X","X"],["X","O","O","X"],["X","X","O","X"],["X","O","X","X"]]输出：[["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","X","X","X"],["X","O","X","X"]]解释：被围绕的区间不会存在于边界

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前不久，Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA，后脚就被网友放出了无门槛下载链接，「惨遭」开放。消息一出，圈内瞬间就热闹了起来，大家纷纷开始下载测试。但那些手头没有顶级显卡的朋友们，就只能望模型兴叹了。不过，问题不大。GeorgiGerganov在最近做了一个名为「llama.cpp」的项目——没有GPU也能跑LLaMA。项目地址：https://github.com/ggerganov/llama.cpp是的，这也包括搭载了苹果芯片的Mac。并且还获得了LeCun的转发支持。在M1/M2的Mac上跑LLaMA目前来说，比较全面的教程有两个，分别基于苹果的M1和M2处理器。第一篇：http

前不久，Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA，后脚就被网友放出了无门槛下载链接，「惨遭」开放。消息一出，圈内瞬间就热闹了起来，大家纷纷开始下载测试。但那些手头没有顶级显卡的朋友们，就只能望模型兴叹了。不过，问题不大。GeorgiGerganov在最近做了一个名为「llama.cpp」的项目——没有GPU也能跑LLaMA。项目地址：https://github.com/ggerganov/llama.cpp是的，这也包括搭载了苹果芯片的Mac。并且还获得了LeCun的转发支持。在M1/M2的Mac上跑LLaMA目前来说，比较全面的教程有两个，分别基于苹果的M1和M2处理器。第一篇：http