译者|李睿审校|重楼大型语言模型(LLM)应用的一大挑战是其耗费巨大的内存和计算需求，通常需要数十GB的GPU内存。这使得它们不仅昂贵而且难以运行。为了缓解这些问题，研究人员开发了几种LLM压缩技术，其中包括“量化”。量化通过改变参数的存储方式来减少模型的误差。GPTQ就是这样一种高效快速的算法。GPTQ通过AutoGPTQ库得到了HuggingFace等流行框架的支持，并提供了一种经济有效的解决方案。以下是人们需要知道的关于用GPTQ量化LLM的事项。什么是量化?Transformer模型(例如LLM)通常使用16位浮点数字(fp16)存储参数。因此，运行一个有10亿个参数的模型至少需要2G
大语言模型到底会不会推理？涌现出来的各种能力到底来源是什么？前段时间，LeCun在自己推特上转发了好几篇文章，集中讨论了这个问题：「自回归LLM无法制定计划（并且无法真正推理）」。而LeCun转发第二篇论文，则讨论了LLM涌现能力。原推表示，不管大伙相不相信LLM的涌现能力，这篇文章都值得一读：「经过了超过1000次的系列实验，我们证明了大语言模型所谓的涌现能力，其实仅仅是上下文学习而已。」LLM真的能推理和规划吗？SubbaraoKambhampat的文章认为，网上对于LLM能够推理和规划的说法，本身不太站得住脚，但是学界对于这个问题，也开始进行了很严肃地研究。至少以他之前针对GPT-3的研
操作步骤（不废话直接上操作步骤）首先你得有一个带材质模型 --乁(˙ω˙乁)肯定是有啊，不然怎么来看捏在我这里我以这个墙体为案例左上角文件-->外部数据-->解包资源选第一个（使用哦当前目录中的文件，选择后他会自己创建一个文件夹）如果它解包完成，那么他就会在下面显示保存打包文件（就是打包的文件被保存到你项目所在的目录底下）如果显示没有打包的文件，戳这里 不能解包的原因他会自己生成一个文件，这个文件不要删，除非你再打包一次回到blender，文件-->导出 格式选FBX解包之后选择自动就好了，（ ¯\_(ツ)_/¯觉得不妥的可以选择复制，右边的小盒子要勾上ing）然后打开Unity，把这两
特斯拉前AI总监AndrejKarpathy的新教程火了。这次，他专门面向普通大众做了一个关于大语言模型的科普视频。时长1小时，全部为“非技术介绍”，涵盖模型推理、训练、微调和新兴大模型操作系统以及安全挑战，涉及的知识全部截止到本月（非常新）。△视频封面图是Andrej用Dall·3画的视频上线油管仅1天，就已经有20万播放量。有网友表示：我刚看了10分钟就已经学到了很多东西，我以前从未用过视频中讲的这样的例子来解释LLM，它还弄清了我以前看到过的很多“混乱”的概念。在一水儿的夸课程质量高之外，还有相当多的人评价Andrej本人真的非常擅长简化复杂的问题，教学风格也总是让人印象深刻。不止如此，
具身智能已成为近年来研究的热点领域之一。具身智能强调将智能体与实体环境相结合，通过智能体与环境的交互，来感知和理解世界，最终实现在真实环境中的自主决策和运动控制。如何基于文心大模型，低成本入门“具身智能”，并用身边的普通硬件就能快速搭建“能理解、会决策”的实物智能体呢？为此，我们做出了一些初步的尝试，让文心大模型取代状态机设计，成为决策的中枢，上承感知，下启控制，完成较为完整的闭环通路。大模型驱动智能汽车demo未来，欢迎与开发者共同探索更多围绕“具身智能”接地气、低成本和高可用的案例任务，并发起相关竞赛，和大家一起玩转大模型+科创硬件！智能体与环境之间的闭环控制欢迎各位同学扫描海报下方二维码
LargeLanguageModelsforSoftwareEngineering:ASystematicLiteratureReview写在最前面论文名片课堂讨论RQ1部分：LLMs的选择和优化RQ2部分：LLMs的数据集大小RQ3部分：LLMs在软件开发中的应用关于综述论文的写作1.介绍IntroductionLLM和SE是什么？大型语言模型在软件工程中的兴起文献综述的主要贡献2.方法：怎么挑选论文的2.1研究问题2.2搜索策略：人工搜索+纳入排除+领域知识2.3研究选择2.4滚雪球式搜索2.5数据提取和分析ResearchQuestion3研究问题1：目前用于解决SE任务的LLMs是什么
【AI实战】大模型LLM部署推理框架的vLLM应用vLLM介绍环境配置环境要求安装vllm算力要求算力查询方法算力问题Quickstart离线批量推理APIServer兼容OpenAIServerServing分布式推理和服务使用SkyPilot运行服务模型vLLM支持的模型添加自己的模型参考vLLM介绍vLLMisafastandeasy-to-uselibraryforLLMinferenceandserving.vLLM速度很快:State-of-the-artservingthroughputEfficientmanagementofattentionkeyandvaluememory
尽管大语言模型LLM(LargeLanguageModel)在各种应用中取得了巨大成功，但它也容易受到一些Prompt的诱导，从而越过模型内置的安全防护提供一些危险/违法内容，即Jailbreak。深入理解这类Jailbreak的原理，加强相关研究，可反向促进人们对大模型安全性防护的重视，完善大模型的防御机制。不同于以往采用搜索优化或计算成本较高的推断方法来生成可Jailbreak的Prompt，本文受米尔格拉姆实验（Milgramexperiment）启发，从心理学视角提出了一种轻量级Jailbreak方法：DeepInception，通过深度催眠LLM使其成为越狱者，并令其自行规避内置的安
0.环境租用了1台GPU服务器，系统ubuntu20，TeslaV100-16GB（GPU服务器已经关机结束租赁了）SSH地址：*端口：17520SSH账户：root密码：Jaere7pa内网：3389，外网：17518VNC地址：*端口：17519VNC用户名：root密码：Jaere7pa硬件需求，ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B相当。量化等级 最低GPU显存FP16（无量化） 13GBINT8 10GBINT4 6GB1.基本环境1.1测试gpunvidia-smi(base)root@ubuntuserver:~#nvidia-smiTueSep1202:0
Blender用python脚本自动渲染3D模型的各个视角的2D图像importbpyimportos.pathimportmathimportsysimportosimportcsvfromrandomimportsample#file_path='D:/3D-FUTURE-model/final_choosed_FUTURE_chairs_text_caption_clear.csv'#file_list=[]#withopen(file_path,'r')asr:#reader=csv.reader(r)#forrowinreader:#file_name=row[0]#file_nam
