开放和高效的基础语言模型Paper：https://arxiv.org/abs/2302.13971Code:https://github.com/facebookresearch/llama摘要本文介绍了LLaMA，这是⼀个包含7B到65B参数的基础语⾔模型的集合。作者在数万亿个令牌上训练模型，并表明可以仅使⽤公开可⽤的数据集来训练最先进的模型。特别是，LLaMA-13B在⼤多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，并且LLaMA65B与最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争⼒。实验数据集训练数据集是多个来源的混合，如表1所示，涵盖了不同的领域。总体而言，作者的
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。大模型的推理速度，仅仅一个月就提高了一倍！英伟达近日官宣给H100推出了“鸡血包”——专用于LLM推理的加速程序。或许这下可以不用空等明年才能交付的GH200了。GPU的运算能力一直影响着大模型的表现，无论是硬件提供者还是使用者都希望能算得更快些。而作为大模型背后硬件的最大供应商，英伟达一直在研究怎么给大模型硬件加速。通过与多家AI公司合作，英伟达终于推出了大模型推理优化程序TensorRT-LLM(暂且简称TensorRT)。TensorRT不仅能让大模型的推理速度翻番，使用起来也十分方便。无需深入了解C++和CUD
根据外媒《华尔街日报》消息，Meta正在加紧开发新的大语言模型，能力将完全对标GPT-4，预计将于明年推出。消息还特别强调了，Meta新的大语言模型将比Llama2大数倍，而且大概率还是会开源，支持免费商用。自从年初Meta将LlaMA「不小心」泄露出来之后，到7月份Llama2的开源发布，Meta渐渐找到了自己在这次AI浪潮中的独特位置——AI开源社区的旗帜。人员震荡不断，模型能力有硬伤，靠开源坐回主桌年初，在OpenAI用GPT-4引爆了科技行业之后，谷歌，微软也相继推出了自己的AI产品。在5月份的时候，美国监管层就邀请了当时他们认为AI行业相关的头部企业CEO，开了一个圆桌会议，讨论AI
介绍科技巨头Meta于2023年7月18日发布了LLaMA2，这是他们最新版本的大型语言模型(LLM)，成为头条新闻。我相信Llama2在进一步推动人工智能技术方面取得了巨大飞跃，人们将关注私人领域未来对聊天机器人的微调将超过一般聊天机器人。1这些尖端模型从2023年1月到2023年7月在大量2万亿代币上进行了训练，在推理、编码、熟练程度和知识测试等各种基准测试中表现出了卓越的性能。这些模型提供三种不同的选项，参数大小为7B、13B和惊人的70B，可免费用于商业和研究用途（英语）。为了满足不同的文本生成需求并促进对这些模型的有效微调，Meta采用了QLoRA（量化LLM的高效微调），这是一种创
最近在研究自然语言处理过程中，正好接触到大模型，特别是在年初chatgpt引来的一大波AIGC热潮以来，一直都想着如何利用大模型帮助企业的各项业务工作，比如智能检索、方案设计、智能推荐、智能客服、代码设计等等，总得感觉相比传统的搜索和智能化辅助手段，大模型提供的方式更高效、直接和精准等，而且结合chat，能够实现多轮次的迭代，更接近或了解用户需求，提供更精准的答复。目前正在开展大模型部署应用测试，目前开源大模型主要就是Llama、ChatGLM大模型等，包括Llama-1和Llama-2，在其基础上的改进大模型有Chinese-LLaMA、OpenChineseLLaMA、Moss、b
1.LLaMALLaMA的模型架构:RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer/1-1.4Ttokens1.1对transformer子层的输入归一化对每个transformer子层的输入使用RMSNorm进行归一化，计算如下：1.2使用SwiGLU替换ReLU【Relu激活函数】Relu(x)=max(0,x)。【GLU激活函数】GLU(x)=x与sigmoid(g(x))对应元素相乘。LLaMA采用SwiGLU替换了原有的ReLU，SwiGLU的作用机制是根据输入数据的特性，通过学习到的参数自动调整信息流动的路径，具体是采用SwiGLU的FeedforwardNeura
问题描述页面是可以滚动的，该页面的弹窗、组件也是可以滑动的。当我们滑动页面内弹出的弹窗、组件时，该页面也会跟着滚动，就会出现滚动弹窗内容时，页面内容也跟着滚动，这就是滚动穿透。在PC端我们常通过给弹出弹窗的页面的body添加overflow:hidden，隐藏未显示的内容，来阻止页面滚动。但是小程序里没有body，故此方法不可行。解决办法可以使用page-meta组件：页面属性配置节点，用于指定页面的一些属性、监听页面事件。当打开弹窗时，给page-mate添加overflow:hidden属性来组织页面滚动。page-meta:page-style="noSlide?'overflow:hi
目录一.引言二.获取文本向量1.hidden_states与last_hidden_states◆ hidden_states◆ last_hidden_states 2.LLaMA-2获取hidden_states◆modelconfig ◆getEmbedding三.获取向量Cos相似度1.向量选择2.Cos相似度3.BERT-whitening特征白化4.评估指标对比四.总结一.引言前面提到了两种基于统计的机器翻译评估方法:Rouge与BLEU，二者通过统计概率计算N-Gram的准确率与召回率，在机器翻译这种回答相对固定的场景该方法可以作为一定参考，但在当前大模型更加多样性的场景以及发散
人们把Meta发布免费可商用版本Llama2比作“安卓时刻”，OpenAI护城河似乎一下子荡然无存，整个大模型市场格局面临巨变。据媒体报道，在以往，中国大模型公司可以靠商业授权赚钱利润，随着Llama2开始允许商用，中国大模型公司的这一优势现在也没有了。傅盛更是发出预警：估计大模型裁员潮不会远的。图片来源：由无界AI工具生成，二次元模型(美漫)01融资创业黑马：拟定增募资不超5.07亿元，用于科创大模型等项目据金十7月21日报道，创业黑马公告称，公司拟向特定对象发行A股股票拟募集资金总额不超过5.07亿元，将用于科创大模型建设项目及智能中台建设项目。本次所涉募投项目不属于通用大模型，且公司并不
刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录
