大语言模型学习之LLAMA2：OpenFoundationandFine-TunedChatModel快速了解预训练预训练模型评估微调有监督微调（SFT）人类反馈的强化学习（RLHF）RLHF结果局限性安全性预训练的安全性安全微调上手就干使用登记代码下载获取模型转换模型搭建Text-Generation-WebUI分发模型参考资料自从开源以来，LLAMA可以说是AI社区内最强大的开源大模型。但因为开源协议问题，一直不可免费商用。近日，Meta发布了期待已久的免费可商用版本LLAMA2。在这项工作中，我们开发并发布了LLAMA2，这是一系列预训练和微调的大型语言模型（LLMs），规模从70亿到7
文章目录1.PromptTuning含义1.1解决问题1.2语言模型分类1.3Prompt-Tuning的研究进展1.4如何挑选合适的Pattern?1.5Prompt-Tuning的本质1.5.1Prompt的本质是一种对任务的指令1.5.2Prompt的本质是一种对预训练任务的复用；1.5.3Prompt的本质是一种参数有效性学习；2.经典的预训练模型2.1MaskedLanguageModeling（MLM）2.2NextSentencePrediction（NSP）3.测试Fine-tuning
简介最近在尝试将文心一言的LLM能力接入Promptulate，故写了一篇博客记录一下，Promptulate是PromptulateAI旗下的大语言模型自动化与应用开发框架，旨在帮助开发者通过更小的成本构建行业级的大模型应用，其包含了LLM领域应用层开发的大部分常用组件，如外部工具组件、模型组件、Agent智能代理、外部数据源接入模块、数据存储模块、生命周期模块等。通过Promptulate，你可以轻松构建起属于自己的LLM应用程序。Promptulate官网将文心一言接入Promptulate之后，便可以轻松地利用Promptulate构建一些复杂能力，如让大语言模型使用工具。文心一言介绍
「GPU贫民」即将告别困境！刚刚，英伟达发布了一款开源软件TensorRT-LLM，能够加速H100上大型语言模型的推理。那么，具体能提升多少倍？在添加了TensorRT-LLM及其一系列优化功能后（包括In-Flight批处理），模型总吞吐量提升8倍。使用和不使用TensorRT-LLM的GPT-J-6BA100与H100的比较另外，就拿Llama2来说，相较于单独使用A100，TensorRT-LLM可以将推理性能提高4.6倍。使用和不使用TensorRT-LLM的Llama270B、A100与H100的比较网友表示，超强H100，再结合上TensorRT-LLM，无疑将彻底改变大型语言模
LLM大模型的本质：一个超高阶函数（函数式编程思想，高阶函数），大模型的本质是有巨大数量的函数复合组成的超高阶函数。——禅与计算机程序设计艺术文章目录LLM大型模型本质：采用函数式编程的超高阶函数思想1.函数式编程与超高阶函数的概念函数式编程超大量函数复合2.LLM大型模型中的函数复合设计Transformer模型如果用函数来表达3.大型模型架构中的函数式编程技巧与实践4.面向大型模型的函数式编程优势和挑战5.函数式编程在未来大型模型发展中的潜力和展望大型模型的优势与挑战总结将来展望在计算机科学领域，大模型不断改变着各种问题的解决方法和人们的工作方式。这些大型模型深度顶尖、参数数量众多，其内部
文章目录一.简介1.1什么是Faiss1.2Faiss的安装二.Faiss检索流程2.1构建向量库2.2构建索引2.3top-k检索三.Faiss构建索引的多种方式3.1Flat：暴力检索3.2IVFxFlat：倒排暴力检索3.3IVFxPQy倒排乘积量化3.4LSH局部敏感哈希3.5HNSWx一.简介1.1什么是FaissFaiss的全称是FacebookAISimilaritySearch，是Facebook的AI团队针对大规模相似度检索问题开发的一个工具，使用C++编写，有python接口，对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能。简单来说，Faiss的工作就是把我们自己的候选向量集封
包括仅解码器结构（如GPT和LLAMA系列模型）、仅编码器结构（如BERT）和编码器-解码器结构（如T5）以及它们的变体模型在内的大型语言模型（LLM）已经取得了非凡的成功，并已被广泛用于各种语言处理和多模态任务。尽管如此成功，训练LLM的成本还是过于高昂，以至于仅有少数公司能承受其训练成本。此外，当前的趋势说明未来还会使用更大规模的训练数据，这会进一步推升大模型的研发成本。举个例子，LLAMA-1训练使用了1-1.4TBtoken，而Llama2更是达到了2TB。研发LLM的另一大关键性挑战是评估。主流的评估方法分为两类：知识评估（MMLU和C-Eval）和NLP任务评估。这些评估方法可能无
目录如何利用LLM大模型和智能问答BI生成智能报表，以提高企业的决策效率？前言
转自：https://mp.weixin.qq.com/s/eMrv15yOO0oYQ-o-wiuSyw导读：ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,LargeLanguageModel）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批，也是典型的中国人，中国人善于自我反思，于是开始反思，而这篇文章正是反思的结果。实话实说，国内在LLM模型相关技术方面，此刻，距离最先进技术的差距进一步加大了。技术领先或技术差距这事情，我觉得要动态地以发展的眼光来看。在Bert出现之后的一到两年间，其实国
目录一.引言二.获取文本向量1.hidden_states与last_hidden_states◆ hidden_states◆ last_hidden_states 2.LLaMA-2获取hidden_states◆modelconfig ◆getEmbedding三.获取向量Cos相似度1.向量选择2.Cos相似度3.BERT-whitening特征白化4.评估指标对比四.总结一.引言前面提到了两种基于统计的机器翻译评估方法:Rouge与BLEU，二者通过统计概率计算N-Gram的准确率与召回率，在机器翻译这种回答相对固定的场景该方法可以作为一定参考，但在当前大模型更加多样性的场景以及发散
