基于MindSpore的llama微调在OpenI平台上运行克隆预训练模型克隆chatglm-6b代码仓，下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/openlm-research/open_llama_7b准备环境安装Transformerpipinstalltransformers执行转换脚本pythonmindformers/models/glm/convert_weight.py--pt_ckpt_path/home/ma-user/work/models/mindspore/pt_glm_6b.pth--ms_ckpt_

FastGPT是一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过Flow可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！Llama2是Facebook母公司Meta发布的开源可商用大模型，国内的开源社区以及个人和机构也纷纷着手基于Llama2构建了中文版，并且还利用GGML机器学习张量库构建了可以在CPU上运行的Llama2中文版模型。今天我们来玩点刺激的！首先在CPU上运行一个开源的Llama2中文版模型，然后将这个模型接入到FastGPT的知识库中，最后再将FastGPT接入第三方任意GPT套壳应用。原文链接：https://forum.laf.

LLaMA-Adapter源码解析伪代码deftransformer_block_with_llama_adapter(x,gating_factor,soft_prompt): residual=x y=zero_init_attention(soft_prompt,x)#llama-adapter:prependprefix x=self_attention(x) x=x+gating_factor*y#llama-adapter:applyzero_init_attention x=LayerNorm(x+residual) residual=x x=FullyConnectedLaye

​LLMs之Code：大语言模型纵向赋能场景—垂直行业场景应用之大模型代码场景的简介、主流LLMs(SQLCoder/CodeLlama/Ziya-Coding/CodeShell等)及其评估基准(包括数据集)、案例应用之详细攻略目录大模型代码场景的简介大模型代码场景的主流LLMs及其评估基准(包括数据集)

LLama大模型初体验——Linux服务器部署LLama注意事项一、基本步骤基本步骤可以参考这个链接：超详细Llama2部署教程——个人gpt体验攻略！llama开源仓库：https://github.com/facebookresearch/llama二、注意事项这里提一些教程链接中没有提及的注意点。1、RequestaccesstothenextversionofLlama在“RequestaccesstothenextversionofLlama”网页中，Country选择China的话会显示“Sorry,thedownloadisnotavailableinyourregion”，选择

来自中国人民大学的研究者将Llama等因果语言模型所遭遇的“逆转诅咒”归咎于next-tokenprediction+causallanguagemodel的本质缺陷，并发现GLM采用的自回归填空的训练方法对这种“逆转诅咒”显示出更强的鲁棒性。通过将双向注意力机制引入Llama模型进行微调，该研究实现了对Llama的“逆转诅咒”的缓解。该研究认为当前主流的这种大模型结构与训练范式存在着很多潜在的缺陷，希望有更多的研究者能够在模型结构或者预训练范式上进行创新突破，以获得更高的智能水平。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.07468.pdf背景LukasBerglund

大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须

使用transformers加载decapoda-research/llama-7b-hf的踩坑记录。ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.解决办法：https://github.com/huggingface/transformers/issues/22222将tokenizer_config.json中LLaMATokenizer改为LlamaTokenizer。RecursionError:maximumrecursiondepthexceededwhilegettingth

增加LLM上下文长度可以提升大语言模型在一些任务上的表现，这包括多轮长对话、长文本摘要、视觉-语言Transformer模型的高分辨4k模型的理解力以及代码生成、图像以及音频生成等。对长上下文场景，在解码阶段，缓存先前token的Key和Value（KV）需要巨大的内存开销，其次主流的LLM模型在推理的时候上下文长度都小于等于训练时的上下文长度。为了约束长文本时缓存先前KV的内存和计算量，很容易想到的方法是对KV进行加窗选择，这样可以限制参与当前token计算的KV历史数量，将内存和计算量约束在可控的范围内。Llama2官方支持的标准版模型（下称基座模型）上下文长度是是4k，而Chinese-