9月12日，淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架——Megatron-LLaMA，旨在让技术开发者们能够更方便地提升大语言模型训练性能，降低训练成本，并保持和LLaMA社区的兼容性。测试显示，在32卡训练上，相比HuggingFace上直接获得的代码版本，Megatron-LLaMA能够取得176%的加速；在大规模的训练上，Megatron-LLaMA相比较32卡拥有几乎线性的扩展性，且对网络不稳定表现出高容忍度。目前Megatron-LLaMA已在开源社区上线。开源地址：https://github.com/alibaba/Megatron-LLaMA一、前言大语言模型的卓越表现一
一、目的 上一节我们实现了远程查看开发板灯的状态，这一节在我们远程控制LED灯的开关。NICE!二、环境 ESP32+240x240的oled彩色屏幕+ThonnyIDE+几根杜邦线 接线方式请看上前面的章节，此处不再重复赘述。三、用到的知识 前面我们学习的远程控制开关LED灯和240x240屏幕的知识。大家不会的话，请看前面的章节。不懂得也可以留言哈。四、用到的图片 开关的图标： *绿色图标为开，红色图标为关 五、HTML代码 我们只需要将图标添加到我们上一节的代码即可led_on.html:
花500刀“调教”的70亿参数模型，打败700亿参数的Llama2！且笔记本就能轻松跑，效果媲美ChatGPT。重点：免费、不要钱。HuggingFaceH4团队打造的开源模型Zephyr-7B，鲨疯了。其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的MistralAI打造的开源大模型Mistral-7B。要知道，Mistral-7B发布不到2周，各种微调版本相继现世，大有Llama刚发布时迅速出现各种“羊驼”之风。而Zephyr能够在各变种中脱颖而出，关键是团队在Mistral的基础上，使用直接偏好优化（DPO）在公开数据集上微调了模型。团队还发现，删除数据集的内置对齐，可以进一步
当我从MongoDB获取日期并使用Rails3将其转换为JSON时，为什么会在日期中得到“T”和“Z”？"date":"2011-05-12T13:51:33Z"谢谢获取:@bs=coll.find("headers.from"=>email,"date"=>{"$gte"=>initial_date,"$lte"=>Time.now.utc})插入:date:{type:Date,default:Date.now} 最佳答案 这是一个ISO8601格式的日期时间。“T”将日期与时间分开，“Z”表示日期为UTC(GMT)。Mongo
1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、llama-2-7b-chat（后来证明无法实现中文转换）、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b） 下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）在完成https://b
在加载LLaMA模型时遇到到的问题及解决方法。1.问题1解决方法：找到llama模型中的tokenizer_config.json文件，把“tokenizer_class”对应的“LLaMATokenizer”改为“LlamaTokenizer”。2.问题2在解决问题1后，继续运行可能会遇到下面的问题：解决方法：!pipinstalltransformers[sentencepiece]
通用大模型虽好，但通过微调得到一个专属大模型不仅可以提高模型的可操控性、输出格式的可靠性和语气的一致性，还能让用户缩短提示长度，加速API调用，降低成本。本文作者SamL'Huillier对GPT-3.5与LLaMA2的微调进行了基准测试，以验证手动微调的模型能否以较低的成本接近GPT-3.5的性能水平，从而帮助用户在各类任务中选择最佳微调模型。本文作者是微调实践者SamL'Huillier。Sam毕业于伦敦帝国理工学院，曾是Brev.dev的创始工程师，致力于构建GPU云。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://ragntune.com/blog/gpt3.5-
引言小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖热干面的小女孩。个人CSDN首页：JasonLiu1919_面向对象的程序设计,深度学习,C++-CSDN博客今天开始以2篇小作文介绍代码大语言模型CodeLlama。上篇主要介绍CodeLlama的基本情况并基于HuggingFace上部署的Demo快速体验下CodeLlama的实战效果，下篇则主要介绍如何在本地部署CodeLlama。感兴趣的小伙伴可以关注下！模型简介CodeLlama是基于Llama2面向编程领域的大型代码语言模型(即代码大模型)，基于该工具可以使用文本提示(Prompt)直接生成或者理解代码。CodeLlama具备包括代
前不久Llama中文社区开源了预训练微调大模型Atom-7B，不知道跟前面发布的ChatGLM系列大模型相比较怎么样，就想着拿来体验实测一下。官方项目地址在这里，如下所示：可以看到：截至目前已经有将近5w的star量了。在线体验地址在这里，如下所示：点击【体验一下】，即可跳转到在线demo页面，如下所示：排队使用的用户量很多，所以这里有条件的话最好还是自行下载模型本地化部署。官方社区开放了让众多开发者可以上传自己训练数据集的功能，如下所示：按照提示填写即可，这里官方也给出来了数据样例，如下所示："text""这是一篇博客,其标题是：老友记(二),内容是：她是我高中的第三任同桌,是和老弟有同样星
1.简介本来打算再写一篇这个系列的文章也要和小伙伴或者童鞋们说再见了，可是有人留言问WebSocket包和小程序的包不会抓，那就关于这两个知识点宏哥就再水两篇文章。2.什么是Socket？在计算机通信领域，socket被翻译为“套接字”（套接字=主机+端口号），它是计算机之间进行通信的一种约定或一种方式。通过socket这种约定，一台计算机可以接收其他计算机的数据，也可以向其他计算机发送数据socket起源于Unix，而Unix/Linux基本哲学之一就是“一切皆文件”，都可以用“打开open–>读写write/read关闭close”模式来操作。我的理解就是Socket就是该模式的一个实现，
