论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型代码：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py你也可以打开之前的目录看完整代码。摘要、介
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大家好，又见面了。不知道下面这玩意大家有没有见过或者使用过？这是一个插座转换器。我们都知道日常使用的是220v的交流电，而国外不同国家使用的电流电压是不一样的（比如日本使用的是110v）、且插座的接口样式也是各不相同的（比如欧洲国家使用的是两个小圆柱状的插头接口），如果我们到别的国家去旅行的时候，借助这个插座转换器，就可以让我们的手机充电器在国外也能正常使用了。当然，除了使用插座转换器，还有个方法也可以让我们出国之后正常的使用各种电子产品，那就是在当地重新买一套！显然，这样的成本就会非常巨大，明显不符合我们勤（nang）俭（zhong）持（xiu）家（se）的特征。看过我前面的文章的小伙伴应该
大家好，又见面了。不知道下面这玩意大家有没有见过或者使用过？这是一个插座转换器。我们都知道日常使用的是220v的交流电，而国外不同国家使用的电流电压是不一样的（比如日本使用的是110v）、且插座的接口样式也是各不相同的（比如欧洲国家使用的是两个小圆柱状的插头接口），如果我们到别的国家去旅行的时候，借助这个插座转换器，就可以让我们的手机充电器在国外也能正常使用了。当然，除了使用插座转换器，还有个方法也可以让我们出国之后正常的使用各种电子产品，那就是在当地重新买一套！显然，这样的成本就会非常巨大，明显不符合我们勤（nang）俭（zhong）持（xiu）家（se）的特征。看过我前面的文章的小伙伴应该
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。在一些大型神经网络中，每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储，这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间。因此，对于包含70亿个参数的神经网络，其存储空间将分别为8GB或12GB。此外，神经网络的大小不仅取决于参数的数量，还取决于神
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。在一些大型神经网络中，每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储，这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间。因此，对于包含70亿个参数的神经网络，其存储空间将分别为8GB或12GB。此外，神经网络的大小不仅取决于参数的数量，还取决于神
在ChatGPT出圈不久，ControlNet的横空出世很快在英文和中文互联网收获了众多开发者和普通用户，甚至有用户宣传ControlNet的出现将AI创作带入了直立行走的时代。不夸张地说，包括ControlNet在内，同期的T2I-Adapter、Composer，以及LoRA训练技巧，可控生成作为AI创作最后一道高墙，极有可能在可预见的时间内有进一步突破，从而极大地降低用户的创作成本，提高创作的可玩性。距离ControlNet开源仅仅过去两周，其官方Star就已经超过1万，这种热度无疑是空前的。与此同时，开源社区也极大地降低了用户的使用门槛，如HuggingFace平台提供了基础模型权重以
在ChatGPT出圈不久，ControlNet的横空出世很快在英文和中文互联网收获了众多开发者和普通用户，甚至有用户宣传ControlNet的出现将AI创作带入了直立行走的时代。不夸张地说，包括ControlNet在内，同期的T2I-Adapter、Composer，以及LoRA训练技巧，可控生成作为AI创作最后一道高墙，极有可能在可预见的时间内有进一步突破，从而极大地降低用户的创作成本，提高创作的可玩性。距离ControlNet开源仅仅过去两周，其官方Star就已经超过1万，这种热度无疑是空前的。与此同时，开源社区也极大地降低了用户的使用门槛，如HuggingFace平台提供了基础模型权重以
前不久，Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA，后脚就被网友放出了无门槛下载链接，「惨遭」开放。消息一出，圈内瞬间就热闹了起来，大家纷纷开始下载测试。但那些手头没有顶级显卡的朋友们，就只能望模型兴叹了。不过，问题不大。GeorgiGerganov在最近做了一个名为「llama.cpp」的项目——没有GPU也能跑LLaMA。项目地址：https://github.com/ggerganov/llama.cpp是的，这也包括搭载了苹果芯片的Mac。并且还获得了LeCun的转发支持。在M1/M2的Mac上跑LLaMA目前来说，比较全面的教程有两个，分别基于苹果的M1和M2处理器。第一篇：http
前不久，Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA，后脚就被网友放出了无门槛下载链接，「惨遭」开放。消息一出，圈内瞬间就热闹了起来，大家纷纷开始下载测试。但那些手头没有顶级显卡的朋友们，就只能望模型兴叹了。不过，问题不大。GeorgiGerganov在最近做了一个名为「llama.cpp」的项目——没有GPU也能跑LLaMA。项目地址：https://github.com/ggerganov/llama.cpp是的，这也包括搭载了苹果芯片的Mac。并且还获得了LeCun的转发支持。在M1/M2的Mac上跑LLaMA目前来说，比较全面的教程有两个，分别基于苹果的M1和M2处理器。第一篇：http
