【论文笔记】Skill-basedMetaReinforcementLearning文章目录【论文笔记】Skill-basedMetaReinforcementLearningAbstract1INTRODUCTION2RELATEDWORKMeta-ReinforcementLearningOfflinedatasetsOfflineMeta-RLSkill-basedLearning3PROBLEMFORMULATIONANDPRELIMINARIESProblemFormulation基于技能的方法如何解决这个问题？异策略元强化学习方法如何解决这个问题？4APPROACH4.1SKILL
如ChatGPT，GPT-4，Claude 这样的语言模型之所以强大，是因为它们采用了基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)来使之更符合我们的使用场景。本博客旨在展示用RLHF训练一个LLaMA模型，以回答StackExchange上的问题。具体而言，包含以下几个方面:有监督的微调(SupervisedFine-tuning，SFT)。奖励/偏好建模(Reward/preferencemodeling，RM)。基于人类反馈的强化学习(RLHF)。摘自InstructGPT论文，Ouyang,Long,etal.“Trai
LLaMA包含从7B到65B参数的基础语言模型集合。Meta在数万亿个tokens上训练了模型，LLaMA-13B在大多数基准测试中优于GPT-3（175B）。来自：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels目录背景概述方法预训练数据架构Optimizer有效的实现主要结果常识推理闭卷问答阅读理解数学推理代码生成大规模多任务语言理解训练期间的性能变化LLM的预训练和微调预训练prompt设计NLP指令微调与人类对齐背景概述在大量文本语料库上训练的大型语言模型已经显示出它们能够从文本指令或几个示例中执行新任务。当将模型scaling到足够的大小时
是不是苦于没有ChatGPT的APIkey或者免费的token而无法愉快地和它玩耍？想不想在有限的计算资源上部署大模型并调戏大模型？？想不想解锁大模型的除了对话之外的其它功能？？？几行代码教你搞定如何在有限的计算资源下部署超大模型并实现推理。准备超大语言模型。OPT，GPT，LLaMA都行，只要是开源的都行。去HuggingFace找一款心仪的模型，总有适合你的。我用的LLaMA-30B，你需要从官网上准备好下面这一堆文件：相应的环境依赖。作为调包侠，基本的pytorch、transformers等等就不用说了，这次介绍本期主角**accelerate**！！！GPUs。TITANRTX×4，
Llama一直被誉为AI社区中最强大的开源大模型。然而，由于开源协议的限制，它一直不能被免费用于商业用途。然而，这一切在7月19日发生了改变，当Meta终于发布了大家期待已久的免费商用版本Llama2。Llama2是一个由MetaAI开发的预训练大语言模型，它可以接受任何自然语言文本作为输入，并生成文字形式的输出。Llama2-xb-chat是基于Llama2-xb在对话场景下的优化模型，目前在大多数评测指标上超过了其他开源对话模型，并且与一些热门的闭源模型（如ChatGPT、PaLM）的表现相当。官方介绍Meta发布的Llama2模型系列包括70亿、130亿和700亿三种参数版本。此外，他们
「我就午休了30分钟，我们的领域又变了？」在看到最新的开源大模型排行榜后，一位AI领域的创业者发出了灵魂追问。图片排行榜链接：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard上图红框中的「新秀」是来自StabilityAI和CarperAIlab的两个大模型：FreeWilly1和FreeWilly2。刚刚，它们超越了Meta三天前发布的Llama-2-70b-hf，成功登顶HuggingFace的OpenLLM排行榜榜首。更引人注目的是，FreeWilly2在很多基准上还击败了ChatGPT（GPT-3.5），成
在迈向通用人工智能（AGI）的诸多可能的方向中，发展多模态大模型（MLLM）已然成为当前炙手可热的重要路径。在GPT4对图文理解的冲击下，更多模态的理解成为学术界关注的焦点，通感时代真要来了吗？我们知道，人类在学习的过程中不仅仅会接触到文字、图像，还会同时接触声音、视频等各种模态的信息，并在脑中对这些信息同时进行加工处理和统一学习。那么：人工智能可以具备人类统一学习多模态信息的能力吗？事实上，多模态之间的互补性可以增强人工智能的学习能力，比如，CLIP将图像与文本进行统一学习的方式就取得了巨大的成功。但受限于多种模态之间巨大的差异性以及现有多模态模型对配对数据的依赖性，实现模态通用感知存在着艰
Meta发布的免费可商用版本Llama2刷屏整个网络。此前，Llama1版本因为开源协议问题，一直不可免费商用。现在，随着Llama2的发布，这一限制正式被打破。Llama2模型系列包含70亿、130亿和700亿三种模型，此外Meta还训练了一个340亿参数变体，但并没有发布，只在技术报告中提到了。发布之初，Llama-2-70B-Chat迅速登顶HuggingFace的OpenLLMLeaderboard。图片可以说，Llama2是Llama1模型的延续，不论是在数据质量、训练技术、性能评估、安全训练等方面都进行了实质性的技术扩展。Meta的这一发布，对于开源来说是一个巨大的飞跃，但对于闭源
已辞职四年的谷歌联合创始人，终于回归了！根据华尔街日报报道，谢尔盖·布林（SergeyBrin）已经重返工作岗位，协助谷歌的AI研究人员建立强大的Gemini系统。图片联合创始人，重返大模型战场最近几个月，身家过亿万的谢尔盖·布林每周三到四天都会到访加州山景城的谷歌办公室，与研究人员一起推动谷歌的下一个大型AI系统。图片在2019年，谢尔盖·布林辞去了谷歌母公司Alphabet的职务后，几乎彻底放权，很少干涉公司业务。但从去年底开始，他开始多次参加谷歌举办的关于AI的会议，频率明显变高。据报道，关于谷歌期待已久的AI模型Gemini，他在和研究人员密切合作，研究AI程序「损失曲线」之类的问题。
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
