GLM-130B：一个开源双语预训练语言模型《GLM-130B:Anopenbilingualpre-trainedmodel》论文：https://arxiv.org/pdf/2210.02414.pdf相关博客【自然语言处理】【大模型】DeepMind的大模型Gopher【自然语言处理】【大模型】Chinchilla：训练计算利用率最优的大语言模型【自然语言处理】【大模型】大语言模型BLOOM推理工具测试【自然语言处理】【大模型】GLM-130B：一个开源双语预训练语言模型【自然语言处理】【大模型】用于大型Transformer的8-bit矩阵乘法介绍【自然语言处理】【大模型】BLOOM：
CodeGeex官网：https://codegeex.cn/zh-CN 在线体验地址：https://codegeex.cn/zh-CN/playground论文：https://arxiv.org/pdf/2303.17568.pdf开源地址：GitHub-THUDM/CodeGeeX:CodeGeeX:AnOpenMultilingualCodeGenerationModel 目录
MetaAI同时在其官方发布了论文《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》 源码：https://github.com/facebookresearch/llama论文：https://research.facebook.com/file/1574548786327032/LLaMA--Open-and-Efficient-Foundation-Language-Models.pdf官方代码地址：
当我在intellJ中关闭一个java程序时，控制台中会出现以下日志:“进程已完成，退出代码为130”有时，代码是“1”。我知道这是最基本的，但我在互联网上搜索了一下，仍然找不到退出代码的解释。代码是什么意思？我在哪里可以找到解释？ 最佳答案 为了从评论中窃取@Baby的答案并将其形式化，130退出代码由bash给出和孟德尔库珀的Bash-ScriptingGuide指出它表明该进程已被SIGTERM终止。通常这是用户按下Ctrl-C。 关于Java程序退出，代码为"130"，我们在St
我今天打开了我的AndroidStudio，它要求升级到我所做的最新版本。现在我无法创建新项目。我按照向导创建项目并完成创建项目，但结果不是我所期望的，我在控制台中收到错误我得到的错误是:Can'tdeserializetargetdataofkey'IdeaAndroidProject'.Givenclassloaders:[PluginClassLoader[org.jetbrains.android,10.0]]:Can'tdeserializetargetdataofkey'IdeaAndroidProject'.Givenclassloaders:[PluginClassLo
本文介绍一种通过自己部署智能合约，在OpenSea上创建自己的NFT商店的方法；1.ERC721合约写一个最简单的标准ERC721合约，源码：//SPDX-License-Identifier:MITpragmasolidity^0.8.0;import"../openzeppelin/contracts/token/ERC721/ERC721.sol";/**@titlestandardERC721NFT*/contractStandNFTisERC721{ uint256publicmintNum;uint256publictotalSupply;mapping(uint256=>stri
所以，刚刚更新到AndroidStudio1.4Beta4并且在构建发布版本时遇到了问题。我可以很好地构建调试版本。这是我得到的错误:ExternalSystemException:Stringindexoutofrange:-130经过进一步检查，我看到了:Stringindexoutofrange:-130com.intellij.openapi.externalSystem.model.ExternalSystemException:Stringindexoutofrange:-130atorg.jetbrains.plugins.gradle.service.project.G
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT90%的性能。今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning130亿参数，90%匹敌ChatGPTVicuna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
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT90%的性能。今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning130亿参数，90%匹敌ChatGPTVicuna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
自从Meta发布并开源了LLaMA系列模型，来自斯坦福大学、UC伯克利等机构的研究者们纷纷在LLaMA的基础上进行「二创」，先后推出了Alpaca、Vicuna等多个「羊驼」大模型。羊驼已然成为开源社区的新晋顶流。由于「二创」过于丰富，生物学羊驼属的英文单词都快不够用了，但是用其他动物的名字给大模型命名也是可以的。最近，UC伯克利的伯克利人工智能研究院（BAIR）发布了一个可以在消费级GPU上运行的对话模型Koala（直译为考拉）。Koala使用从网络收集的对话数据对LLaMA模型进行微调。项目地址：https://bair.berkeley.edu/blog/2023/04/03/koal
