什么是Serge？Serge是基于llama.cpp运行Alpaca模型的聊天界面。完全自托管，不需要API密钥。适合4GBRAM并且能在CPU上运行。什么是LLaMA?LLaMA是一种机器学习算法，全称为LaplacianRegularizedLeastSquaresforMultipleKernelLearning。它是一种多核学习方法，可以用于处理多个核函数的数据集，以提高分类或回归的准确性。LLaMA算法利用拉普拉斯正则化技术来平衡不同核函数的贡献，从而提高分类或回归的性能。LLaMA算法已经在许多领域得到了广泛的应用，包括生物信息学、图像识别、自然语言处理等。什么是llama.cpp
导读： 本文介绍了CodeLlama的简介、本地化部署、测试和应用实战方案，帮助学习大语言模型的同学们更好地应用CodeLlama。我们详细讲解了如何将CodeLlama部署到实际应用场景中，并通过实例演示了如何使用CodeLlama进行代码生成和优化。最后，总结了CodeLlama的应用实战经验和注意事项。（有图有真相）：目录一、CodeLlama简介二、CodeLlama性能分析
这篇博客是继《大语言模型之十二SentencePiece扩充LLama2中文词汇》、《大语言模型之十三LLama2中文推理》和《大语言模型之十四-PEFT的LoRA》前面博客演示了中文词汇的扩充以及给予LoRA方法的预训练模型参数合并，并没有给出LoRA模型参数是如何训练得出的。本篇博客将分析LoRA模型是和训练得到的。还是以7B参数量的模型为例。本篇博客依然基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2开源项目。pre-traindeepspeedLLM的训练成本较大，需要昂贵的多卡多节点GPU集群，即使拥有集群GPU训练效率往往也达不到50%，各大小公司想要更轻松、快速、经济的训练和部署
LLMs之Colossal-LLaMA-2：Colossal-LLaMA-2的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：2023年9月25日，Colossal-AI团队推出了开源模型Colossal-LLaMA-2-7B-base=8.5B的token数据+6.9万词汇+15小时+不到1000美元的训练成本。Colossal-LLaMA-2项目的技术细节，主要核心要点总结如下:>>数据处理阶段。文章提到利用多种中文和英文数据集构建语料库，然后对语料进行预处理，将其转化为jsonl格式进行数据增强。>>词汇表扩充。文章提到将LLaMA-2原有3.2万词汇扩充至6.9万词汇，增加中文词汇覆盖率。同时初始
为了更好的阅读体验，请点击这里由于发不出论文，所以找点冷门方向做一做。从汉语比喻开始。读完这篇论文之后我觉得COLING这方向我上我也行（ε=ε=ε=┏(゜ロ゜;)┛题目：CM-Gen:ANeuralFrameworkforChineseMetaphorGenerationwithExplicitContextModelling论文链接代码链接发表于2022，10月，COLINGChineseNominalMetaphor——汉语比喻，以下简写做NM。本文提出了一个基于GPT2的结构解决三个问题，NM的识别，NM中部件的识别（就是本体、喻体、比喻词（e.g.像、若、似）、上下文（比喻中蕴含的意
LLMs之LLaMA-2：基于云端进行一键部署对LLaMA2模型实现推理(基于text-generation-webui)执行对话聊天问答任务、同时微调LLaMA2模型(配置云端环境【A100】→下载数据集【datasets】→加载模型【transformers】→分词→模型训练【peft+SFTTrainer+wandb】→基于HuggingFace实现云端分享)之图文教程详细攻略目录
目录1.LlamaModel整体结构流程图2.LlamaRMSNorm3.LlamaMLP4.LlamaRotaryEmbedding参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/636784644https://spaces.ac.cn/archives/8265——《Transformer升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码》前言：本次阅读代码位置，在transformers库底下的modeling_llama.py，具体位置在：transformers/models/llama/modeling_llama.py，如下图所示：1.LlamaModel整体结构流程图
LLMs之LLaMA-2：源码解读(tokenizer.py文件)基于SentencePiece库执行文本的分词和编码/解码操作—在文本生成和处理过程中，将文本字符串与tokenID列表之间进行相互转换，以便与深度学习模型进行交互目录
简介小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖热干面的小女孩。紧接前文：万字长文细说ChatGPT的前世今生，后续会尝试以理论+实践的方式逐步对主流的各大LLM进行实测和汉化。今天这篇关于Llama2的小作文其实比较长，所以分为上下两篇，上篇主要介绍Llama2的基本情况和基于官方模型实测Llama2在中英上的效果，包括单轮和多轮对话。本文作为上篇，整个实验过程使用的模型是官方发布的Llama2模型，包括基座模型和经过RLHF的Chat模型。下篇则主要介绍如何用中文语料对Llama2的基座模型进行微调并实测微调后模型的效果。感兴趣的小伙伴，可以关注下！本文实验完整代码获取请前往《小窗幽记机
网上大多分析LLM参数的文章都比较粗粒度，对于LLM的精确部署不太友好，在这里记录一下分析LLM参数的过程。首先看QKV。先上transformer原文也就是说，当h（heads）=1时，在默认情况下，WiQW_i^QWiQ、WiKW_i^KWiK、WiVW_i^VWiV都是2维方阵，方阵维度是dmodel×dmodeld_{model}\timesd_{model}dmodel×dmodel.结合llama源码(https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py)classModelArgs:dim:
