一、安装环境处理1.MariaDB在CentOS中默认安装有MariaDB，是MySQL的一个分支，主要由开源社区维护。CentOS7及以上版本已经不再使用MySQL数据库，而是使用MariaDB数据库。如果直接安装MySQL，会和MariaDB的文件冲突。因此，需要先卸载自带的MariaDB，再安装MySQL。1）查看MariaDB是否安装rpm-qa|grepmariadb2）存在则卸载mariadbrpm-emariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64--nodeps2.libaio1)检查安装依赖包libaio是否存在rpm-qa|greplibaio2)不存在执行
介绍科技巨头Meta于2023年7月18日发布了LLaMA2，这是他们最新版本的大型语言模型(LLM)，成为头条新闻。我相信Llama2在进一步推动人工智能技术方面取得了巨大飞跃，人们将关注私人领域未来对聊天机器人的微调将超过一般聊天机器人。1这些尖端模型从2023年1月到2023年7月在大量2万亿代币上进行了训练，在推理、编码、熟练程度和知识测试等各种基准测试中表现出了卓越的性能。这些模型提供三种不同的选项，参数大小为7B、13B和惊人的70B，可免费用于商业和研究用途（英语）。为了满足不同的文本生成需求并促进对这些模型的有效微调，Meta采用了QLoRA（量化LLM的高效微调），这是一种创
最近在研究自然语言处理过程中，正好接触到大模型，特别是在年初chatgpt引来的一大波AIGC热潮以来，一直都想着如何利用大模型帮助企业的各项业务工作，比如智能检索、方案设计、智能推荐、智能客服、代码设计等等，总得感觉相比传统的搜索和智能化辅助手段，大模型提供的方式更高效、直接和精准等，而且结合chat，能够实现多轮次的迭代，更接近或了解用户需求，提供更精准的答复。目前正在开展大模型部署应用测试，目前开源大模型主要就是Llama、ChatGLM大模型等，包括Llama-1和Llama-2，在其基础上的改进大模型有Chinese-LLaMA、OpenChineseLLaMA、Moss、b
1.LLaMALLaMA的模型架构:RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer/1-1.4Ttokens1.1对transformer子层的输入归一化对每个transformer子层的输入使用RMSNorm进行归一化，计算如下：1.2使用SwiGLU替换ReLU【Relu激活函数】Relu(x)=max(0,x)。【GLU激活函数】GLU(x)=x与sigmoid(g(x))对应元素相乘。LLaMA采用SwiGLU替换了原有的ReLU，SwiGLU的作用机制是根据输入数据的特性，通过学习到的参数自动调整信息流动的路径，具体是采用SwiGLU的FeedforwardNeura
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
人们把Meta发布免费可商用版本Llama2比作“安卓时刻”，OpenAI护城河似乎一下子荡然无存，整个大模型市场格局面临巨变。据媒体报道，在以往，中国大模型公司可以靠商业授权赚钱利润，随着Llama2开始允许商用，中国大模型公司的这一优势现在也没有了。傅盛更是发出预警：估计大模型裁员潮不会远的。图片来源：由无界AI工具生成，二次元模型(美漫)01融资创业黑马：拟定增募资不超5.07亿元，用于科创大模型等项目据金十7月21日报道，创业黑马公告称，公司拟向特定对象发行A股股票拟募集资金总额不超过5.07亿元，将用于科创大模型建设项目及智能中台建设项目。本次所涉募投项目不属于通用大模型，且公司并不
刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录
chatglm2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，具有62亿参数的ChatGLM2-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。在个人PC上安装chatglm2-6B后的测试情况给大家介绍一下。分别从用户身份、编程计算能力、和推理能力等几个方面进行测试。和chatgpt3.5做一个对比,在中文方面咯有优势,在推理能力上稍弱一些。比如以不同的角色来写一首诗如果你是一个大学生,写一首春天的诗ChatGLM：春意盎然,世界新生,嫩绿的嫩芽,
控制台日志：Can'tread[/Users/imac/Library/Android/sdk/platforms/android-33/optional/android.car.jar](Can'tprocessclass[android/car/Car$CarServiceLifecycleListener.class](Unsupportedversionnumber[55.0](maximum54.0,Java10)))解决方法：升级ProGuard 版本dependencies{classpath'com.android.tools.build:gradle:4.2.2'//Andr
大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的4比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。4比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验，在保持准确率无损的情况下可将微调LLaMA-7B的显存开销降低多达57%。论文：https://arxiv.org/abs/2309.01507代码：https://github.com/thu-ml/low-bit-optimizers模型训练的内存瓶颈从GPT-3，Gopher到LLaMA，大模型有更好的性能已成为业界的共识。但相比之下，单个GPU的
