github地址：https://github.com/facebookresearch/llama-recipesgithub:https://github.com/facebookresearch/llamaimporttorchfromtransformersimportLlamaForCausalLM,LlamaTokenizer#model_id="./models_hf/7B"#可以从huggingface上面下载模型，hf就是huggingface模型，也可以通过transformer库的convert_llama_weights_to_hf方法来转换原始的llama模型mode
Meta发布了全新AI翻译大模型，实时语音转换延迟不超过2秒。感受一把这个速度（西班牙语英语）：不仅速度快，它的准确率还和离线模型一样高。最重要的是，像什么停顿、语气、语速和情绪……它都可以复刻。例如模仿耳语：原声1,量子位,3秒翻译1,量子位,3秒例如模仿悲伤：原声2,量子位,3秒翻译2,量子位,3秒有了它，再也不用吐槽AI翻译“莫的感情”了。有网友则表示：AI这发展速度，再过几年咱们学一门新语言就像学写字一样简单。不由地让人想象70亿人说同一种语言是什么感觉。目前，此模型已在GitHub已揽获近9k标星，可谓爆受欢迎。除了开源下载，官方也提供了demo供大家尝试体验。4种型号，非自回归架构
commons-codec-1.9.jar...APKMETA-INF/NOTICE.txt中复制的重复文件>Error:Executionfailedfortask>':app:transformResourcesWithMergeJavaResForDebug'.>com.android.build.api.transform.TransformException:com.android.builder.packaging.DuplicateFileException:Duplicatefiles>copiedinAPKMETA-INF/NOTICE.txtFile1:>C:\Us
就还挺突然的……Meta的MR头显可以进行舌头追踪了。效果belike：有了这个新功能，咱就可以舔虚拟甜筒冰淇淋，也能更好地表达天气很热，以及____？效果好不好呢咱先放一边，反正从网友的反应来看，是相当震惊、大写的震惊：我一点也不想知道为什么要支持这个功能。有人甚至一脸狐疑：我是不是走错了，这则新闻怎么出现在科技区(r/technology)，难道不是“这真的不是洋葱新闻”区吗？（reddit确实有这么一个收集离谱新闻的版块）咳咳，脑洞大的已经管不了这么多：现在只差一个触觉反馈接口，我们就可以“畅享未来”了。。MetaQuestPro，新增舌头追踪MetaQuestPro头显在去年10月份发
论文笔记--Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1问题陈述3.2框架3.2.1MetaModel&Costestimation3.2.2AssignmentStrategies4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling作者：MarijaŠakota,MaximePeyrard,RobertWest日期：
近日，MetaAI在官网发布了基础模型SegmentAnythingModel（SAM）并开源，其本质是用GPT的方式（基于Transform模型架构）让计算机具备理解了图像里面的一个个“对象”的通用能力。SAM模型建立了一个可以接受文本提示、基于海量数据(603138)训练而获得泛化能力的图像分割大模型。图像分割是计算机视觉中的一项重要任务，有助于识别和确认图像中的不同物体，把它们从背景中分离出来，这在自动驾驶（检测其他汽车、行人和障碍物）、医学成像（提取特定结构或潜在病灶）等应用中特别重要。下面是java使用onnx进行推理的分割代码，提示抠图点进行分割，目前还没有文本交互式提示的部署按
1.摘要我们提出了一个多模态框架Video-LLaMA1，它使大型语言模型(LLM)能够理解视频中的视觉和听觉内容。视频-来自冻结的预训练视频和音频编码器和冻结的LLM的美洲驼引导跨模式训练。不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化，(2)整合视听信号。为了应对第一个挑战，我们提出了一个视频Q-former来将预训练的图像编码器组装到我们的视频编码器中，并引入视频到文本生成任务来学习视频语言的对应性。对于第二个挑战，我们利用Ima
llama.cpp是一个C++编写的轻量级开源类AIGC大模型框架，可以支持在消费级普通设备上本地部署运行大模型，以及作为依赖库集成的到应用程序中提供类GPT的功能。以下基于llama.cpp的源码利用C++api来开发实例demo演示加载本地模型文件并提供GPT文本生成。项目结构llamacpp_starter -llama.cpp-b1547 -src |-main.cpp -CMakeLists.txtCMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.15)#thisonlyworksforunix,xapiansourcecodenotsupp
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
安装gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcondacreate-nllama_factorypython=3.10condaactivatellama_factorycdLLaMA-Factorypipinstall-rrequirements.txt之后运行单卡训练，CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py，按如下配置demo_tran.shCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--model_name
