ColossalChat：MakinglargeAImodelscheaper,fasterandmoreaccessiblewww.colossalai.orgGitHub-hpcaitech/ColossalAI:MakinglargeAImodelscheaper,fasterandmoreaccessible 目录Col
最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）文章目录Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）总览前言（与正文可能无关，可以忽略）LoRA简要介绍各类资源Alpaca-LoraColab体验本地安装环境准备运行generate.py小结总览本文介绍Alpaca-Lora(羊驼-Lora)，可以认为是ChatGPT轻量级的开源版本，它使用Lora(Low-rankAdaptation)技术在Meta的LLaMA7B模型上微调，只需要训练很小一部分参数就可以获得媲美
Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）文章目录Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）总览前言（与正文可能无关，可以忽略）LoRA简要介绍各类资源Alpaca-LoraColab体验本地安装环境准备运行generate.py小结总览本文介绍Alpaca-Lora(羊驼-Lora)，可以认为是ChatGPT轻量级的开源版本，它使用Lora(Low-rankAdaptation)技术在Meta的LLaMA7B模型上微调，只需要训练很小一部分参数就可以获得媲美
知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从LLaMA到Alpaca：大模型的小训练1.1LLaMA概要与实践LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由MetaAI发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的transformerDecoder相比，LLaMA主要有以下改进：预归一化(Pre-normalization)[GPT3]为了提高训练的稳定性，LLaMA对每个transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。同时使用RMSNorm归一
知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从LLaMA到Alpaca：大模型的小训练1.1LLaMA概要与实践LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由MetaAI发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的transformerDecoder相比，LLaMA主要有以下改进：预归一化(Pre-normalization)[GPT3]为了提高训练的稳定性，LLaMA对每个transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。同时使用RMSNorm归一
论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型代码：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py你也可以打开之前的目录看完整代码。摘要、介
