继羊驼之后，又来了个以动物命名的模型，这次是大猩猩（Gorilla）。虽说目前LLM风头正旺，进展颇多，在各种任务中的性能表现也可圈可点，但这些模型通过API调用有效使用工具的潜力还亟待挖掘。即使对于今天最先进的LLM，比如GPT-4，API调用也是一项具有挑战性的任务，主要是由于它们无法生成准确的输入参数，并且LLM容易对API调用的错误使用产生幻觉。这不，研究人员搞了个Gorilla，一个经过微调的基于LLaMA的模型，它在编写API调用上的性能甚至超过了GPT-4。而当与文档检索器相结合时，Gorilla同样展示出了强大的性能，使用户更新或版本变化变得更加灵活。此外，Gorilla还大大
最近，MatthiasPlappert的一篇推文点燃了LLMs圈的广泛讨论。Plappert是一位知名的计算机科学家，他在HumanEval上发布了自己对AI圈主流的LLM进行的基准测试结果。他的测试偏向代码生成方面。结果令人大为不震撼，又大为震撼。意料之内的是，GPT-4毫无疑问霸榜，摘得第一。意料之外的是，OpenAI的text-davinci-003异军突起，拿了个第二。Plappert表示，text-davinci-003堪称一个「宝藏」模型。而耳熟能详的LLaMA在代码生成方面却并不出色。OpenAI霸榜Plappert表示，GPT-4的性能表现甚至比文献中的数据还要好。论文中GPT
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
LLaMA简介：一个650亿参数的基础大型语言模型PaperSetup其他资料作为Meta对开放科学承诺的一部分，今天我们将公开发布LLaMA(大型语言模型MetaAI)，这是一个最先进的大型语言基础模型，旨在帮助研究人员推进他们在人工智能这一子领域的工作。更小，更高性能的模型，例如LLaMA，使得研究社区中没有大量基础设施的其他人能够研究这些模型，进一步民主化这个重要的，快速变化的领域的访问。在大型语言模型空间中，训练像LLaMA这样的较小基础模型是可取的，因为它需要更少的计算能力和资源来测试新方法、验证他人的工作和探索新的用例。基础模型在大量未标记的数据上进行训练，这使它们非常适合于各种任
羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型简介在学习完上篇【1本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了下载模型，本地部署模型，部署为网页应用。如果我们对于模型在某些方面的能力不够满意，想要赋予模型一些特殊的能力，那么我们可以选择领域内特殊的数据集，然后在基础模型上继续训练，从而得到一个新的模型。例如我们可以把医学知识用于训练模型，得到一个医生chatGPT;把佛学资料用于训练模型，得到一个佛祖chatGPT;人类的已
不知不觉间，时间过得真快啊。作为一名程序员，应该都清楚每年的3、4月份和9、10月份都是跳槽的黄金季，各大企业在这段时间会大量招聘人才。在这段时间里，有人欢喜有人悲。想必各位在跳槽前都会做好充足的准备，同样做足了准备，为什么结果截然不同呢？有的人可能已经面试成功到刚上班了，有的人可能忙活了一个月了还没任何战果，仍处于迷茫、徘徊当中。甚至出现了对自我价值产生怀疑，想就此放弃了...碰巧最近也是运气加点实力拿到了华为的测开offer，在技术面有些问题差点挂掉，但很幸运自己过了，接下来就跟大家复盘一下我的面试，希望能给继续在面试的朋友带来一些帮助！华为面试的内容是我面了那么多家以来最全面的，技术上也
首先，我说一句：培训出来的，优秀学员大有人在，我不希望因为带着培训的标签而无法达到用人单位和候选人的双向匹配，是非常遗憾的事情。最近，在网上看到这样一个留言，引发了程序员这个圈子不少的轰动。“帮公司面试了一个32岁的程序员，只因这一个细节，被我一眼看穿是培训班出来的，没啥工作经验...” 培训出来的程序员总被误伤不知道从什么时候开始，大家是越来越看不上培训出来的程序员了，主要是嫌弃他们：基础不行、学历低、水平不行、学习能力弱、简历造假。有些培训机构出来的程序员确实有问题，但是不能因为“只是很多表现不好的程序员恰好都有过培训经历”，就一棍子打死所有培训出来的程序员。其实在很多软件、互联网公司里都
最近几个月，ChatGPT等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。LoRA（Low-RankAdaption，低秩自适应）作为微调LLMs一种比较出圈的技术，其额外引入了可训练的低秩分解矩阵，同时固定住预训练权重，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。本文中，来自LightningAI首席人工智能教育家SebastianRaschka将带你了解如何以高效的方式用LoRA来微调LLM。下面是全文内容。为什么
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。一举登顶HuggingFaceOpenLLM全球榜单：除了以上成绩，Falcon还可以只用到GPT-375%的训练预算，性能就显著超越GPT-3，且推理阶段的计算也只需GPT-3的1/5。据悉，这只半路杀出来的“猎鹰”来自阿联酋阿布扎比技术创新研究所(TII)。有意思的是，作为一个开源模型，TII在Falcon上推出了一
