昨天在github上看到一个在本地部署中文大模型的项目，和大家分享一下。先把地址po出来。项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca以下是原github中给出的体验GIF，可以看到这个模型还是具备一定的指令理解和上下文对话能力的。由于模型使用的是LoRA（一种高效模型训练方法），所以整个模型的参数量是比较小的（压缩包大概不到800M），但是需要和原版Facebook的权重进行结合才能使用。其实Facebook开源了，但又没完全开源
最近在开源社区，很多人都在探索大模型的优化方法。有一个叫llama.cpp的项目用原始C++重写了LLaMa的推理代码，效果极好，获得了人们的广泛关注。通过一些优化和量化权重，它能让我们在各种以前无法想象的硬件上本地运行LLaMa模型。其中：在谷歌Pixel5手机上，它能以1token/s的速度运行7B参数模型。在 M2芯片的MacbookPro上，使用7B参数模型的速度约为16token/s我们甚至于可以在4GBRAM的树莓派上运行7B模型，尽管速度只有0.1 token/sGitHub链接：https://github.com/ggerganov/llama.cpp我们知道，除了通用化能力
我目前正在使用factory_boy在我的测试中创建固定装置。Factory_boy文档只提到了SubFactory，它可以像模型中的ForeignKey字段一样工作。但是，ManyToMany关联上没有任何内容。如果我有以下Post模型，我将如何为它创建一个工厂？classPost(models.Model):title=models.CharField(max_length=100)tags=models.ManyToManyField('tags.Tag')classPostFactory(factory.Factory):FACTORY_FOR=Posttitle='Mytit
FactoryBoy弃用了set_creation_function(参见ChangeLog2.6.1)并建议开发人员Replacefactory.set_creation_function(SomeFactory,creation_function)withanoverrideofthe_create()methodofSomeFactory我有i)许多派生工厂类和ii)我的数据库session在另一个模块中实例化，所以我尝试替换https://github.com/mattupstate/overholt中的工作示例下面的第二个代码块。PyCharm警告我没有使用“db”导入，所以
SequenceLength是指LLM能够处理的文本的最大长度，越长，自然越有优势：更强的记忆性。更多轮的历史对话被拼接到对话中，减少出现遗忘现象长文本场景下体验更佳。比如文档问答、小说续写等当今开源LLM中的当红炸子鸡——LLaMA，第一版上下文长度是2048，第二版长度是4096。相比之下ChatGPT、GPT4已经支持到16k，Claude甚至支持到了100k。足以见得将LLaMA拉长是如此的任重而道远。本文将会介绍三种在旋转位置编码（RoPE）基础上扩充上下文的高性价比方案，在文末会介绍我的实践经验。线性插值法Kaiokendev的博客[1]中提到了方法，和Meta的一篇工作[2]不谋
这一年来，以ChatGPT和GPT-4为代表的大语言模型（LLM）发展迅速，紧随其后，Meta开源的LLaMa、Llama2系列模型在AI界也引起的了不小的轰动。但随之而来的是争议不断，有人认为LLM存在一些不可控的风险，给人类生存构成一些潜在威胁。为了应对这些挑战，对LLM对齐的研究变得越来越重要，有研究者提出指令跟随（instructionfollowing），但这种方法需要大量的人工注释。然而，注释如此高质量的指令跟随数据集耗费巨大。本文来自 MetaAI的研究者提出了一种可扩展的方法即指令回译（instructionbacktranslation），该方法通过自动注释相应的指令来构建高
指示：现在您可以在计算机本地运行ChatGPT和LLaMA-2。Meta刚刚发布了这个拥有700亿参数的模型，比任何其他Open模型都要好，甚至击败了Falcon40B！为此，您需要打开终端，转到项目文件夹，然后gitclonellama.cpp项目$gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cpp现在进入该文件夹并使用make构建项目：$cdllama.cpp$make然后您需要从Meta网站请求访问该模型，并接受使用它的条款和条件，速度非常快收到接受电子邮件后，安装git-lfs并将llama-2–13b-chat模型从HuggingFace下载
以Llama-2为例，在生成模型中使用自定义StoppingCriteria1.前言2.场景介绍3.解决方法4.结语1.前言在之前的文章中，介绍了使用transformers模块创建的模型，其generate方法的详细原理和使用方法，文章链接：以beamsearch为例，详解transformers中generate方法（上）以beamsearch为例，详解transformers中generate方法（下）其中提到了用户参与生成过程的两个关键组件，logits_processor和stopping_criteria，使用这两个类，是用户控制生成过程的主要手段。其中，logits_proces
我正在使用factory_boy创建测试装置。我有两个简单的工厂，由SQLAlchemy模型支持(在下面进行了简化)。我希望能够多次调用AddressFactory.create()，并让它创建一个Country(如果它尚不存在)，否则我希望它重新使用现有记录。classCountryFactory(factory.Factory):FACTORY_FOR=Countrycc="US"name="UnitedStates"classAddressFactory(factory.Factory):FACTORY_FOR=Addressname="JoeUser"city="SevenMi
我正在使用factory_boy创建测试装置。我有两个简单的工厂，由SQLAlchemy模型支持(在下面进行了简化)。我希望能够多次调用AddressFactory.create()，并让它创建一个Country(如果它尚不存在)，否则我希望它重新使用现有记录。classCountryFactory(factory.Factory):FACTORY_FOR=Countrycc="US"name="UnitedStates"classAddressFactory(factory.Factory):FACTORY_FOR=Addressname="JoeUser"city="SevenMi
