环境微调框架：LLaMA-Efficient-Tuning训练机器：4*RTX3090TI(24G显存)python环境：python3.8,安装requirements.txt依赖包一、Lora微调1、准备数据集2、训练及测试1）创建模型输出目录mkdir-pmodels/llama2_7b_chat/llama-main/train_models/llama2_7b_chat_muti_gpus_01_epoch10/train_model2）创建deepspeed配置文件目录mkdir-pmodels/baichuan2_13b_chat/deepspeed_config3）创建deep
鱼羊发自凹非寺量子位|公众号QbitAI最强开源大模型，再次易主！就在刚刚，阿里云通义千问又双叒开源了，并且直接开大：甩出了720亿参数版本——在中国的开源大模型中，少见地直接对标最大号羊驼Llama2-70B。此番登场，这个代号为Qwen-72B的模型在10个权威基准评测中刷新开源模型最优成绩。在部分测评，如中文任务C-Eval、CMMLU、Gaokao中，得分还超过了闭源的GPT-3.5和GPT-4。但这，还不是阿里云这波开源的全部内容。适用于边端设备的18亿参数版本Qwen-1.8B和音频大模型Qwen-Audio也被同时释出。加上此前开源的Qwen-7B、Qwen-14B和视觉大模型Q
最近在执行一些跨库关联查询语句的时候提示了“Cannotresolvethecollatiorconflictbetween"Chinese_PRC_CiAs"and"soLLatini_General_CPi_CiAs"intheequaltolperatn”的错误，查询整理一下相关资料如下：排序规则排序规则指定表示数据集中每个字符的位模式。排序规则还确定数据的排序和比较规则，单个库可能存在多个不同的排序规则，通过语句SELECTCONVERT(nvarchar(128),SERVERPROPERTY('collation'));可以查询当前实例的排序方式.排序规则冲突原因当连接有两个不同排
1，视频地址https://www.bilibili.com/video/BV1GN411j7NP/大模型训练利器，使用LLaMa-Factory开源项目，对ChatGLM3进行训练，特别方便，支持多个模型，非常方方便更多ChatGPT技术文章：https://blog.csdn.net/freewebsys/category_12270092.html1，关于LLaMa-Factory项目项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-FactoryLLaMABoard:通过一站式网页界面快速上手LLaMAFactory使用CUDA_VISIBLE_DEVICES
1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：chinese-alpaca-2-7b-hf、text2vec-large-chinese下载：使用百度网盘和huggingface.co下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）阅读这篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/644500258LangCha
文章目录论文信息Abstract1.Introduction2.Methodology2.1TheMainModel2.2ContrastiveLoss2.3ImplementationDetails(Hyperparameters)3.Experiments代码实现个人总结值得借鉴的地方论文信息论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.17168.pdfAbstract论文提出了一种token-level的自蒸馏对比学习(self-distillationcontrastivelearning)方法。1.Introduction传统方法使用BERT后，会对confusi
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？LLM大底层架构之LLM模型结构介绍》，作者：码上开花_Lancer。大语言模型结构当前绝大多数大语言模型结构都采用了类似GPT架构，使用基于Transformer架构构造的仅由解码器组成的网络结构，采用自回归的方式构建语言模型。但是在位置编码、层归一化位置以及激活函数等细节上各有不同。上篇文章介绍了GPT-3模型的训练过程，包括模型架构、训练数据组成、训练过程以及评估方法。由于GPT-3并没有开放源代码，根据论文直接重现整个训练过程并不容易，因此根据GPT-3的描述复现的过程，并构造开源了系统OPT（OpenPre-trainedTrans
Llama-Factory：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main请使用 --quantization_bit4/8 来启用QLoRA训练。默认模块应作为--lora_target参数的默认值，可使用 --lora_targetall 参数指定全部模块。对于所有“基座”（Base）模型，--template 参数可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用对应的模板。一、单GPU训练1.预训练CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash
本文是开源LLM发展史系列文章的第三部分。此前，第一部分《开源语言大模型演进史：早期革新》回顾了创建开源LLM的最初尝试。第二部分《开源语言大模型演进史：高质量基础模型竞赛》研究了目前可用的最受欢迎的开源基础模型（即已进行预训练但尚未微调或对齐的语言模型）。本文将介绍如何通过微调/对齐那些更出色的LLaMA-2等开源模型来提升它们的效果，并缩小开源和私有LLM之间的差距。（本文作者为Rebuy公司AI总监、深度学习博士CameronR.Wolfe。以下内容经授权后由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://cameronrwolfe.substack.com/p/the-h
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