LLaMA-Adapter，现在已经完全解锁了。作为一个通用的多模态基础模型，它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入，同时还能提供图像、文本和检测的输出。相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter，这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapterV2。论文：https://arxiv.org/abs/2304.15010这是升级之后的多模态和双语功能示意图：图片它是唯一可以结合多种模态的模型，例如，从3D点云和背景音频生成真实的图像。而且，它还支持双语功能，能接收和生成多种语言的文本。它还能和LLaMA/ImageBind，Falcon，LangChain等模型整合。在
我有一个在ARM上运行的程序，我正在用汇编编写它的一个函数。我在这方面取得了很好的进展，虽然我发现有时很难弄清楚如何为go的汇编程序编写某些指令，例如，我没想到右移会这样写:MOVWR3>>8,R3现在我想做一个乘法和累加(MLA)，根据这个文档，并不是所有的操作码都被支持，所以MLA可能不被支持，但我不知道如何判断它是否被支持。我在golang存储库中看到关于ARM的MLA提及，但我不太确定我在那里看到的是什么。是否有任何地方记录支持哪些指令以及如何编写它们？任何人都可以给我任何有用的指示吗？ 最佳答案 这是我在howtowrit
我有一个在ARM上运行的程序，我正在用汇编编写它的一个函数。我在这方面取得了很好的进展，虽然我发现有时很难弄清楚如何为go的汇编程序编写某些指令，例如，我没想到右移会这样写:MOVWR3>>8,R3现在我想做一个乘法和累加(MLA)，根据这个文档，并不是所有的操作码都被支持，所以MLA可能不被支持，但我不知道如何判断它是否被支持。我在golang存储库中看到关于ARM的MLA提及，但我不太确定我在那里看到的是什么。是否有任何地方记录支持哪些指令以及如何编写它们？任何人都可以给我任何有用的指示吗？ 最佳答案 这是我在howtowrit
LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-
instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt)，根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型（一个是语言模型GPT-3,另一个是文本到图像模型StableDiffusion)生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型，能够在推理过程中适用于真实图像和用户提供的指令。由于它在前向传播中执行编辑并且不需要对每个示例进行fine-tine或inversion，模型仅需几秒钟就可快速完成图片的编辑。安装instruct-pix2pix插件instruct-
简介：Meta开源了LLama，不过有很多限制，很难商业运用。于是现在MosaicML开发了MPT-7B模型，它是一个基于Transformer在1T文本/代码Token上训练出来的模型。该模型开源，与LLaMA-7B模型效果相匹配，而且可用于商业用途。代码：https://github.com/mosaicml/llm-foundry/模型：mosaicml/mpt-7b-instruct·HuggingFace演示：MPT-7B-Instruct-aHuggingFaceSpacebymosaicml博客：https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b看过资料后感
llama模型已经开源很久了，所以拿做小的模型做了个简单尝试一、服务器购买与配置1.1服务器购买因为做简单尝试并不打算长期持有，所以以便宜、够用、好退货为主要参考依据购买阿里云服务器、我看7B的模型权重大小就13GB，所以先购入一个32GB内存的虚拟机CPU&内存:4核(vCPU)32GiB~操作系统:AlibabaCloudLinux3.2104LTS64位ARM版等保2.0三级版实例规格:ecs.…(升配前的机型忘记了)带宽：5M收费:大约1.4元/时但是后面加载模型的时候就坑了直接OOM,查报错如下：dmesg|egrep-i-B100'killedprocess'Killedproce
模型介绍baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。基于Transformer结构，在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文权威benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。huggingfacegithub部署环境系统：centos7.8.2003GPU：2*3090（24G）代码下载gitclonehttps://github.com/baichuan-inc/baichuan-7B.git模型下载下载地址：https://huggingface.co/baichuan-i
2023年4月4日，来自加州大学圣迭戈分校、中山大学和微软亚研的研究者提出了Baize，该模型是让ChatGPT自我对话，批量生成高质量多轮对话数据集，利用该数据集对LLaMA进行微调得到的（目前版本还没有RLHF）关于Baize的详细介绍可以参考：https://mp.weixin.qq.com/s/zxElGfclNbBwTuDG4Qrxnw论文题目：Baize:AnOpen-SourceChatModelwithParameter-EfficientTuningonSelf-ChatData论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.01196Github：https
我试图了解如何衡量性能并决定编写非常简单的程序:section.textglobal_start_start:movrax,60syscall然后我用perfstat./bin运行了程序。令我惊讶的是stalled-cycles-frontend太高了。0.038132task-clock(msec)#0.148CPUsutilized0context-switches#0.000K/sec0cpu-migrations#0.000K/sec2page-faults#0.052M/sec107,386cycles#2.816GHz81,229stalled-cycles-fronten
