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.
简介LLaMA大部分是英文语料训练的，讲中文能力很弱。如果我们想微调训练自己的LLM模型，基于一个大规模中文语料预训练的模型比较好。目前开源项目很多，理想的项目要有以下特点：模型开源、训练代码开源、代码结构简单、环境容易安装、文档清晰。经过寻找与试验，我找到了一个比较好的项目。https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca本博文要点如下：1实战部分：模型下载与参数合并、模型命令行加载测试、模型部署为web网页（解决了一些报错问题）2代码走读：模型参数合并、词表扩充3原理分析：预训练与指令精调实战系统环境系统：Ubuntu20.10CUDAVersio
LLaMA需要进行申请才能获得官方模型权重。但是申请的审批时间一般都很长。这里提供现有的huggingface上，第三方上传的一些LLaMA模型文件：LLaMA-7BLLaMA-13BLLaMA-7B-hfLLaMA-13B-hf这里要注意，原始的LLaMA权重文件，是不能直接调用huggingface的transformers库进行使用的。如果要使用huggingfacetransformer训练LLaMA，需要使用额外的转换脚本（具体详见huggingface官网指南），把上述的LLaMa-xx进行额外的转换；或者使用上述已经被转换好的LLaMA-xx-hf.另外，LLaMA的在不同版本h
MetaAI同时在其官方发布了论文《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》 源码：https://github.com/facebookresearch/llama论文：https://research.facebook.com/file/1574548786327032/LLaMA--Open-and-Efficient-Foundation-Language-Models.pdf官方代码地址：
ChatGPT开源替代品——LLaMA系列之「羊驼家族」1.Alpaca2.Vicuna3.Koala4.ChatLLaMA5.FreedomGPT6.ColossalChat完整的ChatGPT克隆解决方案中英双语训练数据集完整的RLHF管线相关链接现在如果问什么最火，很多人第一反应肯定就是ChatGPT。的确，2023年开年以来AIGC的大火，ChatGPT称为热点话题。那么除了ChatGPT之外，还有没有其他类似的大语言模型呢？本文从一次意外的LLaMA泄漏开始，介绍开源LLM领域最大的创新火花。与OpenAI推出ChatGPT相对应的，MetaAI（原Facebook）也推出了自己的大
前言为了使用开放权重的LLM(大语言模型)，基于自己的训练集，微调模型，会涉及到如下一些技术要点：配置运行环境下载、加载基础模型收集语料、微调训练检验训练效果在实施过程中，遇到不少困难，因此写下这篇文档，做为记录。环境配置1.模型加载-icetk报错(1)问题描述在huggingface的模型库中，大模型会被分散为多个bin文件，在加载这些原始模型时，有些模型(如Chat-GLM)需要安装icetk。这里遇到了第一个问题，使用pip安装icetk和torch两个包后，使用from_pretrained加载模型时会报缺少icetk的情况。但实际情况是这个包已经安装了。查资料的过程中，有人说出现该
ColossalChat：MakinglargeAImodelscheaper,fasterandmoreaccessiblewww.colossalai.orgGitHub-hpcaitech/ColossalAI:MakinglargeAImodelscheaper,fasterandmoreaccessible 目录Col
最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
最近在学习stablediffusionmodel,但是这个模型成本比较高，作为低端学习者，借助colossal-ai加速训练，即能满足显卡要求又能节约时间。Colossal-AI是一个集成的大规模深度学习系统，具有高效的并行化技术。该系统可以通过应用并行化技术在具有多个GPU的分布式系统上加速模型训练。该系统也可以在只有一个GPU的系统上运行。Colossal-ai的安装创建虚拟环境：condacreate-ncolossalpython=3.8注：这里的“colossal”是虚拟环境的名字，想怎么改就怎么改创建成功进入该环境condaactivatecolossal接下来一步是安装pyto
