一.引言目前国内大部分开源模型都集中在7B、13B，而国外开源模型则是集中在7B、13B、70B的尺寸范围，算法开发很需要一个介于13B-70B的大模型，弥补13B模型能力不足和70B模型显卡不够的空档。虽然LLaMA-1-33B有一些衍生的Chinese版本，但是LLaMA2后期并未更新维护该模型，作者在测试中发现LLaMA-1-33B能力与新版的Baichuan-2-13B相近，所以放弃了这款33B模型。11月零一万物正式开源发布首款预训练大模型Yi-34B，今天也顺便分享下Yi-34B模型以及其LoRA微调，有需要的同学欢迎评论区交流讨论～二.零一万物1.模型简介模型地址: https:
指令微调的局限性指令微调对于训练llm的能力至关重要，而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中，我们提出在微调正向传递的过程中，在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声，论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果，通常有很大的优势，而不需要额外的计算或数据开销。NEFTune虽然简单，但对下游的会话质量有很大的影响。当像LLaMA-2-7B这样的原始LLM被噪声嵌入所微调时，AlpacaEval从29.8%提高到64.7%（图1），令人印象深刻地提高了约35个百分点。NEFTune可以实现在会话任务上惊人的性能跳跃，同时在事实问题回答基线上保持性能，这种
随着语言模型不断扩展到前所未有的规模，对下游任务的所有参数进行微调变得非常昂贵，PEFT方法已成为自然语言处理领域的研究热点。PEFT方法将微调限制在一小部分参数中，以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。RoSA是一种新的PEFT技术。在一组基准测试的实验中，RoSA在使用相同参数预算的情况下优于先前的低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)和纯稀疏微调方法。本文我们将深入探讨RoSA原理、方法和结果。并解释为什么它的性能标志着有意义的进步。对于那些希望有效地微调大型语言模型的人来说，RoSA提供了一种新的解决方案，该解决方案优于以前的方案。对参数高效微调的需求
1环境安装1.1mac安装conda.下载miniconda，并安装curl-Ohttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.shshMiniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh1.2创建虚拟环境并激活创建名为chatglm3的虚拟环境，python版本为3.10.2激活环境（后续要在这个环境安装pytorch及依赖包）condacreate-nchatglm3python==3.10.2condaactivatechatglm31.3安装pytorch-nightlycondains
我是第一次在iOS中开发Spinner。我在iOS中搜索了很多默认的SpinnerView，但都失败了。我得到的是在iOS中设计像微调器这样的View的两种方法。UIPickerview自定义TableView，将在单击向下箭头按钮时显示我找到了UIPickerview的教程。但是有一些操作系统方向，意味着我想要UIPickerview具有不同的外观和选择风格，而且选择器的滚动不是我想要的。所以我在考虑第二个选择。但是有没有其他更好的方法来完成这个任务，我认为第二种选择很好，但不是最好的。我想要的是像下面的图片，它来自Android，我想在iOS中做同样的事情。谢谢你的帮助..
一、环境配置1.安装homebrew 1）HomebrewcomplementsmacOS.（Homebrew使macOS更完整。）Homebrew是macOS的套件管理工具，是高效下载软件的一种方法，相当于Linux下的 yum、apt-get 神器，用于下载存在依赖关系的软件包。通俗地说，Homebrew是类似于MacAppStore的一个软件商店。 2）打开终端Terminal，运行/bin/zsh-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 3）选择下载源4）下载同意
WebLangChain_ChatGLM介绍本文将详细介绍基于网络检索信息的检索增强生成系统，即WebLangChain。通过整合LangChain，成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展，有许多可供利用的开源大语言模型。ChatGLM、Baichuan、Qwen等大语言模型针对中文交互场景进行了优化，以提升其对中文理解和问答的能力。所以我们还将介绍如何在检索增强生成应用中集成中文社区广泛使用的开源模型ChatGLM3。这一步骤的实施将进一步拓展系统的适用性和性能，使其更好地服务于中文用户。本文配套的代码仓库：https://git
文章目录前言1、设计指标2、PCB设计3、程序设计4、调试4.1蓝牙控制AUX解码板4.2自定义车机按钮控制其他高品质蓝牙音频模块4.3小程序使用5、模块与车机连接方法6、结语前言之前写过四篇关于车机增加音频输入的方法。1、07宝来经典车机CD收音机（RC668）改装增加蓝牙播放音乐2、全网首发！老大众奥迪碟盒通信协议破解，可以模拟数码碟盒，外接AUX蓝牙U盘等音频设备3、全网首发！大众奥迪DIY数码碟盒增加USB和蓝牙播放音乐功能使用原车接口无损改装4、全网首发，克莱斯勒大捷龙jeep道奇DIY数码碟盒增加USB和蓝牙播放音乐功能使用原车接口无损改装汽车使用寿命很长，而电子设备老化的速度
ubuntu部署ChatGLM-6B完整流程模型量化Nvidia初环境与设备环境准备克隆模型代码部署ChatGLM-6B完整代码ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答本篇
论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130BThetrainingstabilityofGLM-130B框架总结1.模型架构2.预训练设置3.训练稳定性4.并行策略和模型配置5.量化和推理优化6.结果分析7.相关工作8.结论和经验教训9.伦理评估10.可复
