大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须
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使用transformers加载decapoda-research/llama-7b-hf的踩坑记录。ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.解决办法：https://github.com/huggingface/transformers/issues/22222将tokenizer_config.json中LLaMATokenizer改为LlamaTokenizer。RecursionError:maximumrecursiondepthexceededwhilegettingth
增加LLM上下文长度可以提升大语言模型在一些任务上的表现，这包括多轮长对话、长文本摘要、视觉-语言Transformer模型的高分辨4k模型的理解力以及代码生成、图像以及音频生成等。对长上下文场景，在解码阶段，缓存先前token的Key和Value（KV）需要巨大的内存开销，其次主流的LLM模型在推理的时候上下文长度都小于等于训练时的上下文长度。为了约束长文本时缓存先前KV的内存和计算量，很容易想到的方法是对KV进行加窗选择，这样可以限制参与当前token计算的KV历史数量，将内存和计算量约束在可控的范围内。Llama2官方支持的标准版模型（下称基座模型）上下文长度是是4k，而Chinese-
LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和Arrow格式目录
1、LLaMa模型代码： GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels 不同模型对参数规模要求不同，有7B、13B、30B(33B)和65B四个数据规模。ModelMP7B113B230B（33B)465B82、环境检查 （1）、检查CUDA环境是否已安装（没有的话先安装CUDA）： （2）、检查是否已安装Pytorch（没有的话先安装Pytorch）： 3、LLaMa模型下载： （1）、7B模型： nyanko7/LLaMA-7Batmain(huggingface.co) （2）、13B模型： elin
整理丨诺亚、小欧出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）昨天科技圈社区HackerNews突然出现一则消息，矛头直指不久前发布的大模型Yi-34B，认为其除了两个张量被重新命名外，完全使用了Llama的架构。图片而根据公开信息，Yi系列开源大模型没有在开源License中提及Llama。虽然原贴评论寥寥，但还是引起了部分关注。毕竟“Yi”才发布不久，而且备受期待。今年3月，李开复在朋友圈发英雄帖，官宣组建零一万物团队。仅仅7个月后，零一万物就发布了开源中英双语大模型“Yi”。据有关资料显示，在获得创新工场、阿里云和其他未披露投资者的融资后，零一万物的估值已超过10亿美元。更令人瞩目
大模型的幻觉问题，是业内老生常谈的话题了。最近，一个名为Vectara的机构，在GitHub推出了一个大模型幻觉排行榜。结果显示，在总结短文档方面，GPT-4的表现最为优异，而GooglePalm的两款模型直接垫底！其中GPT-4的准确率为97.0%，幻觉率为3.0%，回答率为100.0%。而垫底的PalmChat2的准确率为72.8%，幻觉率高达27.2%，回答率为88.8%。项目地址：https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard这个榜单一出来，立马开始在网上疯转，不过，它也引发了许多业内人士的质疑。英伟达高级科学家JimFan表示
文章目录llama2体验地址模型下载下载步骤准备工作什么是GitLFS下载huggingface模型模型运行代码llama2Meta最新语言模型LLaMA解读，LLaMA是FacebookAIResearch团队于2023年发布的一种语言模型，这是一个基础语言模型的集合。体验地址体验地址模型下载模型下载地址下载步骤准备工作先注册登录授权，需要一段时间，需要使用gls什么是GitLFSgit是程序员开发程序不可或缺的工具，有效的使用git能够极大的加快程序人员的开发效率。在开发比较轻量化的代码时，开发的速度不会受到git上传下载速度的影响，但是随着系统的复杂度增加，代码中关联到的文件越来越多，其
