WordPress的wp_postmeta表包含帖子的所有附加字段，但它们排成一行，因此很容易添加更多。但是，现在我想查询所有帖子的所有字段，比方说，我显然希望这些字段在一列而不是一行中。这是我正在运行的查询SELECTp.post_title,m.meta_value,m.meta_keyFROMwp_postspJOINwp_postmetamONp.id=m.post_idWHEREp.id=72697;这将为我提供所有元值及其各自的元键作为列。但我需要元键值作为列和元值作为行例如meta_key可以是additional_description而它的值可以是What'sup所以
简介小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖热干面的小女孩。紧接前文：万字长文细说ChatGPT的前世今生，后续会尝试以理论+实践的方式逐步对主流的各大LLM进行实测和汉化。今天这篇关于Llama2的小作文其实比较长，所以分为上下两篇，上篇主要介绍Llama2的基本情况和基于官方模型实测Llama2在中英上的效果，包括单轮和多轮对话。本文作为上篇，整个实验过程使用的模型是官方发布的Llama2模型，包括基座模型和经过RLHF的Chat模型。下篇则主要介绍如何用中文语料对Llama2的基座模型进行微调并实测微调后模型的效果。感兴趣的小伙伴，可以关注下！本文实验完整代码获取请前往《小窗幽记机
网上大多分析LLM参数的文章都比较粗粒度，对于LLM的精确部署不太友好，在这里记录一下分析LLM参数的过程。首先看QKV。先上transformer原文也就是说，当h（heads）=1时，在默认情况下，WiQW_i^QWiQ、WiKW_i^KWiK、WiVW_i^VWiV都是2维方阵，方阵维度是dmodel×dmodeld_{model}\timesd_{model}dmodel×dmodel.结合llama源码(https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py)classModelArgs:dim:
LLaMAEfficientTuning的简介 2023年6月发布的LLaMAEfficientTuning，它是一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具，包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练、DPO训练等功能。目前该项目仍在持续更新。官方地址：GitHub-hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA-2,BLOOM,Falcon,Baichuan,Qwen,ChatGLM2)1、支持的模型模型名模
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_pt_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(处理【标记化+分块】+切分txt数据集)→优化模型配置(量化模块+匹配模型vocabulary大小与tokenizer+初始化PEFT模型【LoRA】+梯度累积checkpointing等)→模型训练(继续训练+评估指标+自动保存中间训练结果)/模型评估(+PPL指标)目录相关文章
不推荐小白，环境配置比较复杂全部流程下载原始模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2linux部署llamacpp环境使用llamacpp将Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型转换为gguf模型windows部署TextgenerationwebUI环境使用TextgenerationwebUI加载模型并进行对话准备工作笔记本环境：操作系统：win11CPU：AMDR7535HSGPU：笔记本4060显卡CUDA版本：11.8VM虚拟机：Ubuntu16下载模型和部署环境全程需要挂梯子下载原始模型原项目链接：https://github.com/ymcui/Chinese
“ Meta开源 LLAMA2后，国内出现了不少以此为基座模型训练的中文模型，这次我们来看看其中一个不错的中文模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2 。”01—目前在开源大模型中，比较有名的是Meta的LLAMA模型系列和清华的ChatGLM模型。特别是在中文领域上，ChatGLM模型经过中文问答和对话的优化，更加符合中文使用者的偏好回答。我对ChatGLM比较关注，出来的时候就开始体验和尝试本地部署，之前有几篇关于ChatGLM的文章。ChatGLM更新：LongBench—评测长文本理解能力的数据集，支持32k上下文的ChatGLM2-6B-32K快捷部署清华大模型ChatGL
摘要本文介绍了CodeLlama大模型的基本概括，包含了论文的摘要、结果、结论以及核心方法，对于了解和实践CodeLlama有一定帮助。论文概述上一篇介绍了指令进化大模型WizardLM，留了一个坑，补上CodeLlama论文学习，可以作为下游任务的基座模型，比如Text2SQL。目前DB-GPT-Hub分支refactor支持了CodeLlama模型微调，我粗糙地跑7b基础模型使用lora方法spider数据集上能达到0.66，大家也可以去试试。再多说一句题外话，eosphoros-ai组织最新有个新项目Awesome-Text2SQL，收集了Text2SQL+LLM领域的相关综述、基础大模
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖将AI融入CG特效工作流，体验极致的效率提升BV1pP411r7HY这是B站UP主@特效小哥studio和@拓星研究所联合投稿的一个AI特效短篇「Flower」以及幕后制作花絮。在前2分钟的特效视频里，一片废土之上，机器人手持一朵紫色的小花，穿越漫长的激流终于来到一片花海，并最终殒身在目的地(实话说，最后一个镜头还是很震撼的)。在其后5分钟的视频内，UP主们分享了团队如何只在5天内完成本次制作，以及将哪些AI技术融入了影视制作的工作流。不同于一般的toyproject，这是真正的业内视角，探索人和AI如何更好地配合：剧本设计
2023年2月24日更新：我们刚刚推出了Llama2 -有关最新信息的更多信息，请参阅我们关于Llama2的博客文章。作为Meta致力于开放科学的一部分，今天我们公开发布LLaMA（大型语言模型MetaAI），这是一种最先进的基础大型语言模型，旨在帮助研究人员推进人工智能这一子领域的工作。更小、性能更高的模型（例如LLaMA）使研究界中无法访问大量基础设施的其他人能够研究这些模型，从而进一步实现这一重要且快速变化的领域的访问民主化。在大型语言模型空间中训练像LLaMA这样的小型基础模型是可取的，因为它需要更少的计算能力和资源来测试新方法、验证其他人的工作并探索新的用例。基础模型在大量未标记数据
