文章目录TL;DRIntroduction背景本文方案实现方式预训练预训练数据训练细节训练硬件支持预训练碳足迹微调SFTSFT训练细节RLHF人类偏好数据收集奖励模型迭代式微调（RLHF）拒绝采样（RejectionSampling）PPO多轮一致性的系统消息（SystemMessageforMulti-TurnConsistency）安全性预训练中的安全性讨论学习和观察基于上下文的温度系数缩放（In-ContextTemperatureRescaling）Llama2Chat对时间的感知工具使用涌现能力实验结果预训练与开源基础模型的精度对比与闭源模型对比RLHF奖励模型精度基于模型的评估结果
LLaMA2:OpenFoundationandFine-TunedChatModelsPre-trainingFine-tuningRewardmodelRLHF参考Pre-training数据层面：预训练语料比LLaMA1多了40%，一共2Ttokens，更关注了高质量数据的清洗。其中数据不包含Meta产品与服务，并且尽量的移除了privateindividuals。模型架构层面：与LLaMA1基本一致，RMSNorm+ROPE+SWiGLU。主要区别是引入了grouped-queryatttention和contextlength从2048->4096.超参数：训练Loss：在训练图中发
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调(fine-tuning)，一种是嵌入(embedding)。微调就是在大模型的数据基础上做二次训练，事先准备好一批prompt-complition(类似于问答Q&A)的数据，生成新的模型，这个模型将会包含微调后的
1VITS模型介绍 VITS（VariationalInferencewithadversariallearningforend-to-endText-to-Speech）是一种语音合成方法，它使用预先训练好的语音编码器(vocoder声码器)将文本转化为语音。 VITS的工作流程如下： （1）将文本输入VITS系统，系统会将文本转化为发音规则。 （2）将发音规则输入预先训练好的语音编码器(vocoder)，vocoder会根据发音规则生成语音信号的特征表示。 （3）将语音信号的特征表示输入预先训练好的语音合成模型，语音合成模型会
作者|崔皓审校|重楼摘要在自然语言处理领域，为了让模型能够处理特定领域的问题，需要进行Fine-tuning，即在基础模型上训练模型以理解和回答特定领域的问题。在这个过程中，Embedding起到了关键作用，它将离散型的符号转换为连续型的数值向量，帮助模型理解文本信息。词嵌入是一种常用的Embedding方法，通过将每个单词转换为多维向量来捕获其语义信息。本文通过LangChain，ChromaDB以及OpenAI实现Fine-tuning的过程，通过更新Embedding层来让模型更好地理解特定领域的词汇。开篇在自然语言处理领域，最常见的用例之一是与文档相关的问题回答。虽然这方面ChatGP
前言ChatGPT是“大力出奇迹”的经典表现，大模型给ChatGPT带来了惊人的智能，但是要训练这样的大模型，可是十分烧钱的，根据OpenAI给出的数据，1700亿参数的Davinci模型从头训练一遍，大概需要耗时3个月，耗资150万美元。那我们普通人或者小公司面对这个高门槛，对自定义模型是不是就完全没有希望了呢？其实除了从头训练一个模型，我们还可以选择基于一个基础模型进行训练，这样，我们可以往里添加自己的个性化数据，最终得到一个领域增强的个性化模型，这个技术被OpenAI称为Fine-tuning。个性化模型有什么用？我们知道，OpenAI给的模型（如Davinci、Curie、gpt-3.
论文笔记--Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1LLM的选择3.2算数任务的可学习性(learnability)3.3大模型的加减乘除4.数值实验结果5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks作者：TiedongLiu,BryanKianHsiangLow日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括 文章给出了一种可高精度完成基本数学运
我用的是宏晶STC的入门板子,最近在学习写代码的时候也是遇到了这个问题,这个"REGX52.H"是只能用大写的,我们也必须用大写。其他类型的板子也可以按照最下面的步骤试试； 第一步,我们先点开魔法棒 第二步,我们点开魔法棒后按箭头步骤点击第三步:打开后新建,选择你的安装keil的路径,到C51中找到INC,在选择Atmel后okok ok,我们添加完后重新编译一下没有问题,单片机成功点亮！如果没有就重启一下keil上面步骤是"REGX52.H"的详细步骤,其他头文件打不开可以在INC中搜索一下 根据以上方法找到相应的文件夹将其添加后即可! INC的路径是在你安装keil的文件中的
PapernameLLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdfCodeURL:https://github.com/ZrrSkywalker/LLaMA-AdapterTL;DR2023上海人工智能实验室和CUHKMMLab出的文章。提出LLaMA-Adapter，一种高效的微调方法，将LLaMA调整为指令跟随模型。对于llama7b模型来说，可训练参数缩小到1.2M，只需要
使用LoRA对大语言模型LLaMA做Fine-tune前言下载配置环境模型的训练Fine-tune模型的使用Inference参考问题汇总前言目前有大量对LLM（大语言模型）做Fine-tune的方式，不过需要消耗的资源非常高，例如StanfordAlpaca:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(80GB)GPUFastChat/Vicuna:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(40GB)GPU这种资源需求令普通的学习者望而却步，使用LoRA则可以较好的解决这个问题LoRA全称为Low-RankAdaptationofLargeLanguageMod
