🦉AI新闻🚀谷歌的AI聊天工具Bard更新，增加中文支持摘要：谷歌的AI聊天工具Bard新增中文环境，用户可以使用简体和繁体中文进行交流。然而，与竞品相比，Bard的回复略显生硬，语义理解还有待提升。此外，谷歌还更新了Bard的日志页面，新增了40多种语言支持，并增加了与Bard对话时上传图片和文字的功能。此外，用户还可以使用文字转语音功能，固定对话、整理对话，并分享Bard对话内容。对于需要微调Bard回答的用户，还提供了5个选项来修改回答内容。谷歌BardAI目前处于测试阶段，用户只需使用谷歌账号登录即可使用。🚀GPT-4：1.8万亿参数、混合专家模型揭秘摘要：外媒Semianalysis
2023年2月25日，Meta使用2048张A100GPU，花费21天训练的Transformer大模型LLaMA开源了。1.4Ttokenstakesapproximately21days以下是觉得论文中重要的一些要点1）相对较小的模型也可以获得不错的性能研究者发现在给定计算能力限制的情况下，最好的性能并不是来源于更大的模型，而是来源于相对较小模型在更多的数据上进行训练。LLaMA就采用了这种策略，LLaMA模型，模型参数从7B到65B不等，13B版本性能优于GPT-3(175B)，65B版本获得相比目前最好模型差不多的性能。目前大家公认的大模型openai的GPT3系列，参数量大约175B
2023年2月25日，Meta使用2048张A100GPU，花费21天训练的Transformer大模型LLaMA开源了。1.4Ttokenstakesapproximately21days以下是觉得论文中重要的一些要点1）相对较小的模型也可以获得不错的性能研究者发现在给定计算能力限制的情况下，最好的性能并不是来源于更大的模型，而是来源于相对较小模型在更多的数据上进行训练。LLaMA就采用了这种策略，LLaMA模型，模型参数从7B到65B不等，13B版本性能优于GPT-3(175B)，65B版本获得相比目前最好模型差不多的性能。目前大家公认的大模型openai的GPT3系列，参数量大约175B
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
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。比Meta“分割一切”的SAM更全能的图像分割AI，来了！模型名为Semantic-SAM，顾名思义，在完全复现SAM分割效果的基础上，这个AI还具有两大特点：语义感知：模型能够给分割出的实体提供语义标签粒度丰富：模型能够分割从物体到部件的不同粒度级别的实体图片用作者自己的话说：Semantic-SAM，在多个粒度(granularity)上分割(segment)和识别(recognize)物体的通用图像分割模型。据我们所知，我们的工作是在SA-1B数据集、通用分割数据集(COCO等)和部件分割数据集(PASCALPa
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
Meta又来炸场了！就在刚刚，Meta推出了一个基于Transformer的多模态模型——CM3leon，在文生图和图像理解领域都取得了绝对的突破，堪称同类最佳。而且，这种将多模态组合成单一模型，在此前公开的AI系统中是前所未有的。图片显然，Meta的这项研究，为多模态AI定义了一个全新的标准，预示着AI系统完全可以在理解、编辑、生成图像、视频、文本这些任务上自由切换。同时，CM3leon的推出，正式标志着自回归模型首次在关键基准上，与领先的生成扩散模型的性能相媲美。图片论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/scaling-autoreg
【AI实战】从零开始搭建中文LLaMA-33B语言模型Chinese-LLaMA-Alpaca-33B简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Chinese-LLaMA-Alpaca拉取llama-30b-hf模型权重及代码拉取chinese-llama-lora-33b模型权重及代码合并模型权重先转换pth类型的模型权重，验证模型权重合并后检查SHA256再合并huggingface类型的模型权重搭建测试页面拉取text-generation-webui加载模型并启动webui参考简介2023年2月25日消息，Meta推出了一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型，
Chatgpt的出现给NLP领域带来了让人振奋的消息，可以很逼真的模拟人的对话，回答人们提出的问题，不过Chatgpt参数量，规模，训练代价都很昂贵。幸运的是，出现了开源的一些相对小的模型，可以在本地或者云端部署体验，动手体验了下Vicuna-7b，翻译过来是小羊驼」（骆马），拥有70亿参数，据作者实验能达到GPT-4的90%性能。在作者官网发布了三个版本，其中3个月前发布了v1.1，17天前发布了v1.3。官网：lmsys(LargeModelSystemsOrganization)环境：ubuntu18.04九天毕昇8核32G内存，仅有cpu时间：2023年7月5号llama-7Bpyth
