作者：回旋托马斯x（腾讯NLP算法工程师）项目地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/6357100041.开源基座模型对比大语言模型的训练分为两个阶段：（1）在海量文本语料上的无监督预训练，学习通用的语义表示和世界知识。（2）在小规模数据上，进行指令微调和基于人类反馈的强化学习，更好地对齐最终任务和人类偏好。LIMA[1]证明了LLM的几乎所有知识都是在预训练过程中学习到的，只需要有限的指令微调数据就可以生成高质量的回复。因此，基座模型的性能是至关重要的，如果基座模型的性能不够好，指令微调和强化学习也难以取得很好的效果。目前，主流的开源大语言模型主要有三个：LLaMA
文章目录0.前言1.ResponseMode:tree_summarize（总结摘要-最优）2.ResponseMode:generation3.ResponseMode:no_text4.ResponseMode:simple_summarize（最省token）5.ResponseMode:refine（基于关键词询问-最优）6.ResponseMode:compact（较省token）0.前言在使用llama_index进行内容提炼、文章总结时，我们可以通过设置不同的ResponseMode来控制生成响应的结果。在上篇“使用langchain及llama_index实现基于文档（长文本）
文章目录一、GPT系列1.1GPTs（OpenAI，2018——2020）1.2InstructGPT（2022-3）1.2.1算法1.2.2损失函数1.3ChatGPT（2022.11.30）1.4ChatGPTplugin1.5GPT-4（2023.3.14）二、LaMDA系列2.1LaMDA（Google2021.5）2.1.1简介2.1.2LaMDA预训练与微调2.1.3事实根基（真实性、可靠性）2.1.4实验&结论2.2Bard（Google2023.3.21）三、GLM3.1GLM生态3.2GLM（清华等，2022.3.17）3.2.1背景3.2.2主要贡献3.2.3预训练3.2.
LLMs：《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读目录相关文章LLMs：《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读LLMs：在单机CPU+Windows系统上实现中文LLaMA算法(基于Chinese-LLaMA-Alpaca)进行模型部署且实现模型推理全流程步骤的图文教程(非常详细)《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读ABSTRA
解读LawyerLLaMA，延申自己领域大模型微调：数据集构建，模型训练项目地址link自己领域的大模型微调，实现思路大都和这篇文章是一样的，有的是基于LLaMA,或者有的是基于Chinese-LLaMA,或者是其他开源的大模型，本文基于自己训练过程和参考了老刘说NLP中的《也读LawyerLLaMA法律领域微调大模型：从训练数据、模型训练到实验效果研读》，从模型要达到的结果出发，倒推介绍整个流程，供大家参考，欢迎大家点赞关注，一起交流一、模型重点关注的能力专业领域的大模型应用需要具备三种能力，1.生成回答精确，没有歧义，在任何一个专业领域，有些仅仅替换一个词就可以影响其中表达的含义，有可能会
目录环境搭建数据集准备模型权重格式转换模型微调模型权重合并模型推理
MosaicML正在推出其第二个开源大型语言模型（LLM），称为MPT-30B，这是继五月份首次推出的较小的MPT-7B模型之后。为了讨论新模型及其对开发人员的意义，我采访了MosaicML联合创始人兼首席执行官NaveenRao。他之前的创业公司是Nervana，这是一家深度学习公司，于2016年被英特尔收购，所以他最近在人工智能行业并不重要。顾名思义，MPT-30B是一个300亿参数模型。该公司声称它在质量上超过了OpenAI的GPT-3，尽管其参数数量约为1/6（GPT-3有1750亿个）。“这意味着MPT-30B更容易在本地硬件上运行，并且部署推理的成本要低得多，”该公司表示。Mosa
LLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比ClosedAI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前huggingface已集成了LLaMa的代码实现和开源模型。学术界和工业界都可以在此基础上进行学习和研究。LLaMa模型介绍 LLaMa的模型架构使用的是TransformerDecoder结构，但LLaMa在细节上做了一些优化： 1）Pre-n
AIGC之LLaMA：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》翻译与解读导读：该论文提出了一个开源的大规模语言模型LLaMA。该模型有以下几个核心技术点：>>模型架构：LLaMA使用Transformer架构，特别是采用解决层归一化方法的16层模型。这相比于其他模型有更深的深度，能够学习更复杂的语言表示。>>训练数据：LLaMA训练的数据集包含4TB的句子，来自于BookCorpus、CC-News、OpenWebText-2等多个数据源。如此大规模的数据集有助于模型学习更丰富的语言知识。>>学习率调度：LLaMA使用渐进式学习率调度方法
ggerganov/llama.cpp-编译出main可执行程序依赖以下的源代码文件如果想在Windows系统编译出llama.cpp项目（这个是github上的仓库，ggerganov/llama.cpp），需要在VisualStudio上添加项目内的若干个源文件。这篇简陋的笔记记录了截至目前为止项目中的main可执行程序编译时依赖的各个代码文件和它们的路径，方便我自己事后回过头来查，算是备忘。目前是2023年5月16日，llama.cpp项目最新的git提交是2a5ee023ad3022bc0b505343394b9754587fb731。Author:sandyiscoolDate:Tu
