最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
JSON&Ajax01JSON在线文档AJAX在线文档1.JSON介绍JSON指的是JavaScript对象表示法（JavaScriptObjectNotation），JSON的本质仍然是JavaScript对象JSON是轻量级的文本数据交互格式，也是前后端进行数据通讯的一种格式：JSON独立于语言，即java，PHP，asp.net，go等都可以使用jsonJSON具有自我描述性，更易理解。一句话，JSON很好用。2.JSON快速入门2.1JSON的定义格式var变量名={"k1":value,//Number类型"k2":"str",//字符串类型"k3":[],//数组类型"k4":{}
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线程基础036.用户线程和守护线程用户线程：也叫工作线程，当线程的任务执行完或者通知方法结束。平时用到的普通线程均是用户线程，当在Java程序中创建一个线程，它就被称为用户线程守护线程（Daemon）：一般是为工作线程服务的，当所有的用户线程结束，守护线程自动结束常见的守护线程：垃圾回收机制例子1：如何将一个线程设置成守护线程packageli.thread.method;publicclassThreadMethodExercise{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterruptedException{MyDaemonThreadmyDae
线程基础036.用户线程和守护线程用户线程：也叫工作线程，当线程的任务执行完或者通知方法结束。平时用到的普通线程均是用户线程，当在Java程序中创建一个线程，它就被称为用户线程守护线程（Daemon）：一般是为工作线程服务的，当所有的用户线程结束，守护线程自动结束常见的守护线程：垃圾回收机制例子1：如何将一个线程设置成守护线程packageli.thread.method;publicclassThreadMethodExercise{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterruptedException{MyDaemonThreadmyDae
知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从LLaMA到Alpaca：大模型的小训练1.1LLaMA概要与实践LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由MetaAI发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的transformerDecoder相比，LLaMA主要有以下改进：预归一化(Pre-normalization)[GPT3]为了提高训练的稳定性，LLaMA对每个transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。同时使用RMSNorm归一
知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从LLaMA到Alpaca：大模型的小训练1.1LLaMA概要与实践LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由MetaAI发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的transformerDecoder相比，LLaMA主要有以下改进：预归一化(Pre-normalization)[GPT3]为了提高训练的稳定性，LLaMA对每个transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。同时使用RMSNorm归一
