LayerNormalization(LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作LayerNorm是一种标准化方法，它计算一个样本的均值和方差，然后使用这些来对样本进行归一化。这种方法是独立于批量大小的，使得模型更加稳定。RMSNorm是对LayerNorm的一个改进，没有做re-center操作（移除了其中的均值项），可以看作LayerNorm在均值为0时的一个特例。论文通过实验证明，re-center操作不重要。RMSNorm也是一种标准化方法，但与LayerNo
Valley:VideoAssistantwithLargeLanguagemodelEnhancedabilitY大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等，欢迎大家交流~。近期基于LLaMA微调的模型有很多，Alpaca，Vicuna都是基于ChatGPT等数据进行文本场景指令微调，LLaVA也使用图文对数据进行了图文场景多模态能力的扩展（这几个模型往期文章都有涉及，不清楚/感兴趣的可以看）。而本文提到的Valley则是字节发布的视频场景多模态指令微调LLaMA模型。其中这
论文题目：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdfgithub链接：https://github.com/facebookresearch/llama/tree/mainhuggingface链接：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf1模型简介LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benc
目录1.模型介绍2.权重下载1.模型介绍LLaMA是2023年Meta发布的基础大语言模型，该模型有四个版本，分别是7B、13B、33B、65B参数的模型。相对于GPT类的模型，LLaMA更加轻量一些，主要体现在参数量较小的模型也可以让普通人玩的动。而且国内的很多模型也都是基于这个模型。LLaMA包含一系列不同尺寸的模型，从7B到65B。虽然尺寸较小，但和一些大的模型效果差不多。比如LLaMA-13B模型尺寸仅是GPT-3的十分之一，但效果类似。而LLaMA-65B则可以和Chinchilla以及540B的PaLM相媲美。2.权重下载传说模型被泄漏。链接：https://pan.baidu.c
Unity中的所有资源都会生成一个对应名字，但是后缀为.meta的文件，作为这个资源的唯一标识。meta文件的生成规则如下A.meta文件不变的情况：1.如果连带meta文件一起拷贝资源，则不会再生成meta文件，依然使用原来的GUID2.如果Unity编辑器开启时，删除meta文件，Unity会重新生成一个一模一样的meta，GUID不变3.移动文件但是不带meta，然后Unity刷新，清除meta，再将文件复制过来，GUID不变B.meta文件改变的情况：1.如果Unity编辑器关闭时，删除meta文件，Unity则会生成另外的meta文件，其他文件会丢失引用2.如果路径改变，但是没有复制
文章目录一、Intruduction二、SegmentAnythingTask三、SegmentAnythingModel四、SegmentAnythingDataEngine五、SegmentAnythingDataset六、SegmentAnythingRAIAnalysis七、Zero-shotTransferExperiments7.1zero-shotsinglepointvalidmaskevaluation7.2zero-shotedgedetection7.3zero-shotobjectdetection7.4zero-shotinstancesegmentation7.5z
文章目录一、Intruduction二、SegmentAnythingTask三、SegmentAnythingModel四、SegmentAnythingDataEngine五、SegmentAnythingDataset六、SegmentAnythingRAIAnalysis七、Zero-shotTransferExperiments7.1zero-shotsinglepointvalidmaskevaluation7.2zero-shotedgedetection7.3zero-shotobjectdetection7.4zero-shotinstancesegmentation7.5z
©PaperWeekly原创· 作者| 黄一天单位| 华为研究方向| 自然语言处理由香港科技大学提出的针对闭源大语言模型的对抗蒸馏框架，成功将ChatGPT的知识转移到了参数量 7B 的LLaMA模型（命名为Lion），在只有 70k 训练数据的情况下，实现了近 95%的ChatGPT能力近似。此外，框架的普适性使它不仅可以用于蒸馏ChatGPT，还可方便地适用于其他闭源LLMs。论文题目：Lion：闭源大语言模型的对抗蒸馏Lion:AdversarialDistillationofClosed-SourceLargeLanguageModel论文链接：https://arxiv.org/ab
https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfOurfindingsindicatethatLLMseffectivelyrefineanddiversifyexistingquestion-answerpairs,resultinginimprovedperformanceofamuchsmallermodelondomain-specificQAdatasetsafterfine-tuning.ThisstudyhighlightsthechallengesofusingLLMsfordoma
下图展示了我们的训练的整个流程和数据集构造。整个训练过程分为两个阶段：（1）全量预训练阶段。该阶段的目的是增强模型的中文能力和知识储备。（2）使用LoRA的指令微调阶段。该阶段让模型能够理解人类的指令并输出合适的内容。 3.1预训练数据集构建为了在保留原来的代码能力和英语能力的前提下，来提升模型对于中文的理解能力，我们并没有对词表进行扩增，而是搜集了中文语料、英文语料和代码语料。其中中文语料来自于百度百科、悟道和中文维基百科；英文数据集是从LLaMA原始的英文语料中进行采样，不同的是维基数据，原始论文中的英文维基数据的最新时间点是2022年8月，我们额外爬取了2022年9月到2023年2月，总
