羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型简介在学习完上篇【1本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了下载模型，本地部署模型，部署为网页应用。如果我们对于模型在某些方面的能力不够满意，想要赋予模型一些特殊的能力，那么我们可以选择领域内特殊的数据集，然后在基础模型上继续训练，从而得到一个新的模型。例如我们可以把医学知识用于训练模型，得到一个医生chatGPT;把佛学资料用于训练模型，得到一个佛祖chatGPT;人类的已
最近几个月，ChatGPT等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。LoRA（Low-RankAdaption，低秩自适应）作为微调LLMs一种比较出圈的技术，其额外引入了可训练的低秩分解矩阵，同时固定住预训练权重，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。本文中，来自LightningAI首席人工智能教育家SebastianRaschka将带你了解如何以高效的方式用LoRA来微调LLM。下面是全文内容。为什么
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。一举登顶HuggingFaceOpenLLM全球榜单：除了以上成绩，Falcon还可以只用到GPT-375%的训练预算，性能就显著超越GPT-3，且推理阶段的计算也只需GPT-3的1/5。据悉，这只半路杀出来的“猎鹰”来自阿联酋阿布扎比技术创新研究所(TII)。有意思的是，作为一个开源模型，TII在Falcon上推出了一
微调大语言模型-ChatGLM-Tuning大语言模型-微调chatglm6b大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调大语言模型-alpaca-lora本地知识库大语言模型2-documentai解读大语言模型-DocumentSearch解读大语言模型-中文Langchain本文解读代码的地址：https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct中文instruct在chatGLM,LLAMA上的表现数据json的预处理instructiontokenizer相比大语言模型-ChatGLM-Tuning中，是两个函数都放在
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
在语音方面，Meta又达到了另一个LLaMA级的里程碑。今天，Meta推出了一个名为MMS的大规模多语言语音项目，它将彻底改变语音技术。MMS支持1000多种语言，用圣经训练，错误率仅为Whisper数据集的一半。只凭一个模型，Meta就建起了一座巴别塔。并且，Meta选择将所有模型和代码开源，希望为保护世界语种的多样性做出贡献。在此之前的模型可以覆盖大约100种语言，而这次，MMS直接把这个数字增加了10-40倍！具体来说，Meta开放了1100多种语言的多语种语音识别/合成模型，以及4000多种语言的语音识别模型。与OpenAIWhisper相比，多语言ASR模型支持11倍以上的语言，但在
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文介绍核心内容为LLaMA模型系统解读，希望对学习和使用大模型的同学们有所帮助。文章目录1.前言2.LLaMA的核心目标和成功诀窍2.1核心目标2.2成功诀窍一2.3成功诀窍二2.4成功诀窍三3.常见误区3.1误区一3.2误区二3.3误区三3.4误区四1.前言 最近几个月各种大模型
一个开源的大型语言模型LLaMA论文解读，LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels返回论文和资料目录1.导读LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benchmarks上性能优于GPT-3(175B)，LLaMA-65B与业内最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B比较也具有竞争力。开源的代码在github上可以很方便获得，还有对应的原论文地址。2.摘要和引言大型语言模型存在一个问题是并非越大的模型具备越优的性能，所以可能存
Meta最新模型LLaMA细节与代码详解0.简介1.项目环境依赖2.模型细节2.1RMSPre-Norm2.2SwiGLU激活函数2.3RoPE旋转位置编码3.代码解读3.1tokenizer3.2model3.2.1模型细节详解3.2.2transformer构建3.3generate4.推理0.简介今天介绍的内容是FacebookMetaAI最新提出的语言模型LLaMA，该模型声称以更小的体积，在多数任务上超越了GPT-3的性能。模型相关项目已经开源：https://github.com/facebookresearch/llama论文地址：https://scontent-tpe1-1.
