大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了configuration_auto.pyingetitemraiseKeyError(key)KeyError:'llama’解决方案，希望能对学习和使用llama类模型的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1.问题描述
文章目录LLaMAAlpacaVicunaKoalaBaize(白泽)骆驼(Luotuo)BELLEGuanacoLLaMA与原始transformer的区别:预归一化[GPT3]。为了提高训练稳定性，对每个Transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。使用了Zhang和Sennrich（2019）引入的RMSNorm规范化函数。SwiGLU激活功能[PaLM]。用Shazeer（2020）引入的SwiGLU激活函数取代了ReLU非线性，以提高性能。论文使用的尺寸，而不是PaLM中的4d。旋转嵌入[GPTNeo]。删除了绝对位置嵌入，而是在网络的每一层添加了Su等人（20
参考：https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599cmakewindows安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105llama.cpp下载编译1、下载：gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp2、编译mkdirbuildcdbui
目录1.选用工程2.中文llama-7b预训练模型下载3.数据准备4.开始指令微调5.模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：GTX3090-24G（惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~）（本文旨在快速实现基于llama-7b的中文指令微调）1.选用工程咱们还是用lit-llama（环境安装过程见上篇博客）地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.中文llama-7b预训练模型下载模型下载在huggingface上搜索"llamachinese"，我们选以下这个模型，如图所示：模型转换切换到lit-llama的工程，修改scri
7月6日消息，由于太受期待，Meta现已提前推出了对标twitter的社交应用——Threads。这款应用目前没有看到任何广告，而且还可以让用户关联Instagram 并保留其粉丝和用户名。截至IT之家发稿，Threads已经在苹果 AppStore 中上升到了“社交”类第27名。随着更多用户接触到这款应用，预计后面下载量还会进一步提高。从 AppStore的信息来看，这款应用需要设备运行iOS14.0或更高版本才能使用，年龄分级为“12+”，而且暂时没有任何内购选项。Threads被描述为“Instagram的基于文本的对话应用”，用户可以使用该应用发布“Threads”，而其他用户也可以回
Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的伪代码实现Prefix-tuningAdapterLLaMA-AdapterPrefix-tuning流程图：代码：Adapter流程图：代码：LLaMA-Adapter流程图：代码：
LLAMA的懒人包： 链接：https://pan.baidu.com/s/1xOw8-eP8QB--u6y644_UPg?pwd=0l08 提取码：0l08 模型来源：elinas/llama-7b-hf-transformers-4.29 模型来源（LoRA）：ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 侵权请通知作者删除 也可以进我的群下载哦：904511841 下面是llama的输入样例 >自我介绍一下llama您好，我是llama。我是一个大型语言模型，由OpenAI训练而成。我可以回答您的问题并提供帮助。如果您有任何疑问或需要我的帮助，请随时与我联系。
图神经网络作为深度学习的一大活跃领域，受到人工智能学家广泛关注。由于可以将图论和深度学习紧密融合在一起，充分利用图上拓扑信息，图神经网络为解决传统深度学习单纯欧氏空间中分析非欧氏空间的对称性和传递性提供了思路。图神经网络的发展中，主要面临两大阶段性挑战。一方面，由于工业应用中图多具有大规模特点，图上传统k-hop消息传递面临指数增长的挑战，对图神经网络获取图上深层拓扑信息产生障碍。另一方面，传统图神经网络在图同构测试和Weisfeiler-Lehmantest仍有较大提升空间。基于对子图网络应用的深入研究，MetaAIResearchScientist曾涵清博士对上述两个问题分别提出新的思考；
论文笔记--Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1LLM的选择3.2算数任务的可学习性(learnability)3.3大模型的加减乘除4.数值实验结果5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks作者：TiedongLiu,BryanKianHsiangLow日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括 文章给出了一种可高精度完成基本数学运
目录1.选用工程：lit-llama2.下载工程3.安装环境4.下载LLAMA-7B模型5.做模型转换6.初步测试7.为什么要进行指令微调？8.开始进行指令微调8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调）1.选用工程：lit-llama地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.下载工程gitclonehttps://github.com/Lightning-AI/lit-llama.git3.安装环境切换到工程目录cd./li
