ImageBind-LLM:Multi-modalityInstructionTuning论文阅读笔记Method方法BindNetworkRMSNorm的原理及与LayerNorm的对比RelatedWord/PriorWorkLLaMA-Adapter联系我们本文主要基于LLaMA和ImageBind工作，结合多模态信息和文本指令来实现一系列任务。训练中仅使用图像文本信息作为多模态信息提取能力的训练数据（onlyleveragethevision-languagedataformulti-modalityinstructiontuning）。Github代码link.Method方法对于一
参考：https://github.com/vllm-project/vllmhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/645732302https://vllm.readthedocs.io/en/latest/getting_started/quickstart.html##文档1、vLLM这里使用的cuda版本是11.4，teslaT4卡加速原理：PagedAttention，主要是利用kv缓存2、qwen测试使用：注意：用最新的qwen7Bv1.1版本的话，vllm要升级到最新0.2.0才可以（https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen
Look！👀我们的大模型商业化落地产品📖更多AI资讯请👉🏾关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼🏫近年来，人工智能（AI）领域经历了令人瞩目的增长，尤其是自然语言处理（NLP）。你知道是什么推动了NLP领域的这种飞速发展吗？没错，那就是大型语言模型LLM。这些模型可能会彻底改变我们与科技的互动方式！以OpenAI的GPT-3.5为例，它的火爆程度展示了大型语言模型在人工智能领域的重要性。这些模型是如何工作的呢？它们为何如此流行？在本文中，我们将探究大型语言模型的世界：了解它们的定义、训练方式，探讨它们迅速流行的奥秘，并介绍一些常见的大型语言模型实例。同时，我们还将探讨这些模型面临的挑
在SREWorks社区聚集了很多进行运维数仓建设的同学，大家都会遇到类似的挑战和问题：数仓中存储大量数据消耗成本，但很多存储的数据却并没有消费。进数仓的ETL学习成本高、管理成本高，相关同学配合度低，以及上游结构改动后ETL却迟迟无人调整。数仓中数据的时效性、准确性问题，导致很多场景无法完全依赖数仓展开。上面的种种让推广数仓的同学很犯难：明明花了大力气构建了统一数仓，但却又受限于各种问题，无法让其价值得到完全的落地。本文旨在阐述一种基于LLM的数仓构建方案，从架构层面解决上述的三个问题。一、方案设计从需求出发，再次思考一下我们进行运维数仓构建的初衷：用一句SQL可以查询或统计到所有我们关注的运
目录前言准备工作Git Python3.9 Cmake下载模型 合并模型部署模型 前言想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型,但碍于经济实力,不过民间上出现了大量的量化模型,我们平民也能体验体验啦~,该模型可以在笔记本电脑上部署,确保你电脑至少有16G运行内存开原地址：GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)Linux和Mac的教程在开源的仓库中有提供，当然如果你是M1的也可以参考以下文章：https://gist.github.com/cedrickche
一、多模态RAG OpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一个多模态模型，可以接收文本/图像，并可以输出文本响应。最近还有一些其他的多模态模型：LLaVa和Fuyu-8B。 在过去的一年里，大部分应用程序开发都是围绕文本输入/文本输出范式。最典型的例子之一是检索增强生成（RAG）——将LLM与外部文本语料库相结合，对模型未经训练的数据进行推理。通过处理任意文档（比如PDF、网页），将其切分为块并存储到向量数据库中，然后通过检索到相关的块输入给LL
LLM（大语言模型）微调一直都是老大难问题，不仅因为微调需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多，要去尝试每种方法的效果，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，可能在还没开始微调就已经因为环境配置而放弃了。今天我们来介绍一个可以帮助大家快速进行LLM微调的工具——LLaMAFactory，它可以帮助大家快速进行LLM微调，而且还可以在微调过程中进行可视化，非常方便。什么是LLM微调LLM微调，也叫做Fine-tuning，是深度学习领域中常见的一种技术，用于将预先训练好的模型适配到特定的任务或数据集上。这个过程包括几个主要步骤：基础模型选择：选择一个通用文本数据的基础语言模型，使其
目录问题Streamlit是什么？怎样用Streamlit画一个LLM的web页面呢？ 文本输出页面布局滑动条按钮对话框输入框总结问题假如你是一位后端开发，没有任何的web开发经验，那如何去实现一个LLM的对话交互页面呢？答案是"Streamlit"Streamlit是什么？Streamlit是一个开源Python库。可以轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的漂亮的自定义web应用程序。只需几分钟，您就可以构建和部署功能强大的数据应用程序。一句话说明白：用python画web页面怎样用Streamlit画一个LLM的web页面呢？ 下文将以ChatGLM3的demo为例做介绍。文本输出使用St
金庸武侠小说中有一门武学绝技：左右互搏；乃是周伯通在桃花岛的地洞里苦练十余年所创武功，初期想法在于左手与右手打架，以自娱自乐。而这种想法不仅能用来练武功，也能用来训练机器学习模型，比如前些年风靡一时的生成对抗网络（GAN）。进入现今的大模型(LLM)时代，又有研究者发现了左右互搏的精妙用法！近日，加利福尼亚大学洛杉矶分校的顾全全团队提出了一种新方法SPIN（Self-PlayFine-Tuning），可不使用额外微调数据，仅靠自我博弈就能大幅提升LLM的能力。顾全全教授表示：「授之以鱼不如授之以渔：通过自我博弈微调(SPIN)可以让所有大模型达到从弱到强的提升！」这项研究也在社交网络引起了不少
LargeLanguageModelsofCodeFailatCompletingCodewithPotentialBugs写在最前面论文名片对于命名实体识别、关系抽取任务的启发课堂讨论实验自己构建的数据集价值1、论文介绍相关工作：代码补全存在的问题研究的重点论文结论与改进2、Buggy-CodeCompletion代码补全任务的基本概念有错误的代码补全的挑战方案设计的其他考虑3.评估方法评估方法概述3.1基准数据集Buggy-HumanEvalBuggy-FixEval3.2提升Code-LLM性能的方法3.3评估指标4.实验设计实验概述4.1实验设置Code-LLMs（代码大规模语言模型）
