MiniGPT-4权重文件下载权重文件下载官方下载https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/llama填写表单，等待申请磁力下载磁力magnet:?xt=urn:btih:dc73d45db45f540aeb6711bdc0eb3b35d939dcb4&dn=LLaMA-通过git-lfs的方式直接clone下载HuggingFace模型汇总HuggingFacedecapoda-research/llama-13b-hfcurl-shttps://packagecloud.io/install/repositories/g
羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）简介在学习完上篇【博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了使用无监督的语料预训练LLaMA模型，无监督的语料能让模型学会预测下一个字符是什么，但是还不能让模型理解人类的对话意图，经过指令精调之后模型就可以具备对话能力了。本博客主要包含以下内容：1训练数据准备，精调指令.json。2训练脚本编写，主要参数讲解，消耗显存控制在24GB以内3训练实战，测评。系统配置系统：U
提示工程高级技巧与技术前言Introduction导言零样本提示少样本提示少样本提示的限制Chain-of-ThoughtPrompting链式思考（CoT）提示零样本COT提示Zero-shotCOT自我一致性生成知识提示自动提示工程师（APE）Active-Prompt方向性刺激提示ReAct多模态思维链提示方法GraphPrompts说明参考资料其它资料下载前言随着时代的进步和技术的不断发展，提示工程已然脱胎换骨，从简单的提示编写和测试逐渐演变成了一门更加复杂、具有挑战性的高科技领域。对于资深提示工程师来说，唯有不断学习和掌握新技术，才能在这个充满机遇和挑战的领域中取得成功。在掌握了更高
在进入正文前，我们先听两段MusicGen生成的音乐。我们输入文本描述「amanwalksintherain,comeaccrossabeautifulgirl,andtheydancehappily」然后尝试输入周杰伦《七里香》歌词中的前两句「窗外的麻雀在电线杆上多嘴，你说这一句很有夏天的感觉」（支持中文）试玩地址：https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen文本到音乐是指在给定文本描述的情况下生成音乐作品的任务，例如「90年代吉他即兴摇滚歌曲」。作为一项具有挑战性的任务，生成音乐要对长序列进行建模。与语音不同，音乐需要使用全频谱，这意味着以
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，在调研和实验中整理了一些项目&论文的基本信息，后续会持续完善和补充。LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA项目地址：https://github.com/facebookresearch/llam
6月12日消息，Meta近日在Github上开源了其AI语言模型MusicGen，该模型基于谷歌2017年推出的Transformer模型。如同模型名称所示，MusicGen主要用于音乐生成，它可以将文本和已有的旋律转化为完整乐曲。研发团队表示：“我们使用了20000小时的授权音乐来对训练该模型，并采用Meta的EnCodec编码器将音频数据分解为更小的单元进行并行处理，进而让MusicGen的运算效率和生成速度都比同类型AI模型更为出色。”除此之外，MusicGen还支持文本与旋律的组合输入，例如你可以提出生成“一首轻快的曲目”并同时要求“将它与贝多芬的《欢乐颂》结合起来”。研发团队还对Mu
ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct前言一、实验记录1.1环境配置1.2代码理解1.2.1LoRA1.4实验结果二、总结前言介绍：探索中文instruct数据在ChatGLM,LLaMA等LLM上微调表现，结合PEFT等方法降低资源需求。Github:https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct补充学习：https://kexue.fm/archives/9138一、实验记录1.1环境配置优雅下载huggingface模型和数据集condaupdate-nbase-cdefaultscondacur
我想根据产品风格定义不同的meta-datalist属性。我试过这样做，src/main/AndroidManifest.xmlprod/AndroidManifest.xmldev/AndroidManifest.xmlmainlist是完整的，但是prod和dev版本是稀疏的并且只包含元数据，据我了解，flavor表现将与主flavor融合。在我的build.gradle中，我这样做了，android{productFlavors{prod{manifest.srcFile"prod/AndroidManifest.xml"}dev{manifest.srcFile"dev/And
我想根据产品风格定义不同的meta-datalist属性。我试过这样做，src/main/AndroidManifest.xmlprod/AndroidManifest.xmldev/AndroidManifest.xmlmainlist是完整的，但是prod和dev版本是稀疏的并且只包含元数据，据我了解，flavor表现将与主flavor融合。在我的build.gradle中，我这样做了，android{productFlavors{prod{manifest.srcFile"prod/AndroidManifest.xml"}dev{manifest.srcFile"dev/And
前段时间，初出茅庐的猎鹰（Falcon）在LLM排行榜碾压LLaMA，在整个社区激起千层浪。但是，猎鹰真的比LLaMA好吗？简短回答：可能不是。符尧团队对模型做了更深入的测评：「我们在MMLU上复现了LLaMA65B的评估，得到了61.4的分数，接近官方分数（63.4），远高于其在OpenLLMLeaderboard上的分数（48.8），而且明显高于猎鹰（52.7）。」没有花哨的提示工程，没有花哨的解码，一切都是默认设置。目前，Github上已经公开了代码和测试方法。对于猎鹰超越LLaMA存疑，LeCun表态，测试脚本的问题...LLaMA真·实力目前在OpenLLM排行榜上，Falcon位列
