除了白月光我们也需要朱砂痣 我最近也在反思，可能有时候算法和论文也不是每个读者都爱看，我也会在今后的文章中加点code或者debug模型的内容，也许还有一些好玩的应用demo，会提升这部分在文章类型中的比例 今天带着大家通过代码角度看一下Llama,或者说看一下Casual-LLM的Transfomer到底长啥样 对Transfomer架构需要更了解的读者，可以先看这个系列小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attentionisallyouneed(1)(qq.com)小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"At
LLaMA2的部署使用LLaMA2申请下载下载模型启动运行Llama2模型文本补全任务实现聊天任务LLaMA2编程WebUI操作LLaMA2申请下载访问metaai申请模型下载，注意有地区限制，建议选其他国家申请后会收到邮件，内含一个下载URL地址，后面会用到下载模型访问LLama的官方GitHub仓库，下载该项目gitclonehttps://github.com/facebookresearch/llama进入llama项目目录，增加download.sh脚本权限chmod+xdownload.sh执行download.sh脚本，输入邮件中的URL地址，然后选择下载模型，等待下载即可(ba
macOS、Windows、Linux、Docker等各个平台通过ollama一键部署谷歌最新开源的gemma大模型，免费开源离线部署使用超越chatgpt4。谷歌最强开源大模型亮相！Gemini技术下放，笔记本就能跑，可商用。谷歌12天连放三个大招9日-宣布其最强大模型GeminiUltra免费用，于2023年12月发布时在MMLU（大规模多任务语言理解）测评上超过人类专家，在32个多模态基准中取得30个SOTA（当前最优效果），几乎全方位超越GPT-4，向OpenAI发起强势一击。16日-放出大模型“核弹”Gemini1.5，并将上下文窗口长度扩展到100万个tokens。Gemini1.
使模型类gpt式交互：./main-m.\models\llama-2-7b-chat\ggml-model-q4_0.gguf-n256--repeat_penalty1.0--color-i-r"User:"-fprompts\chat-with-bob.txt或./main-m.\models\llama-2-7b\ggml-model-q4_0.gguf-n-1--color-r"User:"--in-prefix""-i-e-p"User:Hi\nAI:Hello.IamanAIchatbot.Wouldyouliketotalk?\nUser:Sure!\nAI:Whatwould
一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。技术报告地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上
文章目录数据模型准备基于网页的简单微调基于网页的简单评测基于网页的简单聊天基于网页的模型合并微调问题测试与解决问题测试模板修改强化训练持续训练单数据集训练微调总结LLaMA-Factory是一个非常好用的无代码微调框架，不管是在模型、微调方式还是参数设置上都提供了非常完备的支持，下面是对微调全过程的一个记录。数据模型准备微调时一般需要准备三个数据集：一个是自我认知数据集（让大模型知道自己是谁），一个是特定任务数据集（微调时需要完成的目标任务），一个是通用任务数据集（保持大模型的通用能力，防止变傻）。前两个一般要自己定义，最后一个用现成的就行。自定义数据集可采用alpaca和sharegpt格式
基于LLaMA-Factory，用4个V100的GPU，如下命令训练ChatGLM3：deepspeed--num_gpus4--master_port=9901src/train_bash.py\--deepspeedds_config.json\--stagesft\--model_name_or_pathmodels/chatglm3-6b\--do_train\--datasetaaa,bbb\--templatechatglm3\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/aaabbbcc
RMSNormxb=RMSNorm(x)=x1n∑i=1n(xi2)+ϵxb=\text{RMSNorm}(x)=\frac{x}{\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i^2)+\epsilon}}xb=RMSNorm(x)=n1∑i=1n(xi2)+ϵxRoPE对q,k进行PE公式推导：先给q(位置m），k（位置n)添加绝对位置信息：f(q,m),f(k,n)相对位置信息：g(q,k,m-n)即要构造出=g(q,k,m-n)根据实部虚部推导就行，结果是f(q,m)=qeimθf(q,m)=qe^{im\theta}f(q,m)=qeimθ，即对q转m
大家好，像LLaMA2这样的新开源模型已经变得相当先进，并且可以免费使用。可以在商业上使用它们，也可以根据自己的数据进行微调，以开发专业版本。凭借其易用性，现在可以在自己的设备上本地运行它们。本文将介绍如何下载所需的文件和LLaMA2模型，以运行CLI程序并与AI助手进行交互。设置非常简单，即使是非技术用户或学生也可以按照这几个基本步骤进行操作。1.下载Llama.cpp用于GPU机器要在本地安装llama.cpp，最简单的方法是从llama.cppreleases中下载预编译的可执行文件。要在配备有NVIDIAGPU的Windows11上安装它，我们首先需要下载llama-master-eb
摘录关于LLaMA2的全部资源，如何去测试、训练并部署它。LLaMA2是一个由Meta开发的大型语言模型，是LLaMA1的继任者。LLaMA2可通过AWS、HuggingFace等提供商获取，并免费用于研究和商业用途。LLaMA2预训练模型在2万亿个标记上进行训练，相比LLaMA1的上下文长度增加了一倍。它的微调模型则在超过100万个人工标注数据下完成。这篇博客包含了所有的相关资源，以帮助您快速入门。包括以下跳转:LLaMA2是什么？在LLaMA游乐场试玩模型背后的研究工作模型的性能有多好，基准测试如何正确地去提示聊天模型如何使用PEFT训练模型如何部署模型进行推理和其他资源来自Meta官方的
