大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文介绍核心内容为LLaMA模型系统解读，希望对学习和使用大模型的同学们有所帮助。文章目录1.前言2.LLaMA的核心目标和成功诀窍2.1核心目标2.2成功诀窍一2.3成功诀窍二2.4成功诀窍三3.常见误区3.1误区一3.2误区二3.3误区三3.4误区四1.前言 最近几个月各种大模型
一个开源的大型语言模型LLaMA论文解读，LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels返回论文和资料目录1.导读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benchmarks上性能优于GPT-3(175B)，LLaMA-65B与业内最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B比较也具有竞争力。开源的代码在github上可以很方便获得，还有对应的原论文地址。2.摘要和引言大型语言模型存在一个问题是并非越大的模型具备越优的性能，所以可能存
作者：AnirbanRahut、AbhinavSharma、YichenShen、AhsanulHaque原文链接：https://engineering.fb.com/2023/05/16/data-infrastructure/mysql-raft-meta/译者：ChatGPT责编：张红月MySQLRaft是MySQL数据库中一种基于Raft协议的分布式一致性复制机制。近日，Meta技术团队分享了他们基于Raft协议在数据库基础设施方面的实践与创新，并打算取代当下使用的MySQL半同步数据库（原文是用semisynchronousdatabases，责编认为该处应该是指半同步复制）。本文
我正在运行FirstStepswithCeleryTutorial.我们定义以下任务:fromceleryimportCeleryapp=Celery('tasks',broker='amqp://guest@localhost//')@app.taskdefadd(x,y):returnx+y然后调用它:>>>fromtasksimportadd>>>add.delay(4,4)但我收到以下错误:AttributeError:'DisabledBackend'objecthasnoattribute'_get_task_meta_for'我正在运行celeryworker和rabbi
我正在运行FirstStepswithCeleryTutorial.我们定义以下任务:fromceleryimportCeleryapp=Celery('tasks',broker='amqp://guest@localhost//')@app.taskdefadd(x,y):returnx+y然后调用它:>>>fromtasksimportadd>>>add.delay(4,4)但我收到以下错误:AttributeError:'DisabledBackend'objecthasnoattribute'_get_task_meta_for'我正在运行celeryworker和rabbi
Meta最新模型LLaMA细节与代码详解0.简介1.项目环境依赖2.模型细节2.1RMSPre-Norm2.2SwiGLU激活函数2.3RoPE旋转位置编码3.代码解读3.1tokenizer3.2model3.2.1模型细节详解3.2.2transformer构建3.3generate4.推理0.简介今天介绍的内容是FacebookMetaAI最新提出的语言模型LLaMA，该模型声称以更小的体积，在多数任务上超越了GPT-3的性能。模型相关项目已经开源：https://github.com/facebookresearch/llama论文地址：https://scontent-tpe1-1.
Meta最新模型LLaMA细节与代码详解0.简介1.项目环境依赖2.模型细节2.1RMSPre-Norm2.2SwiGLU激活函数2.3RoPE旋转位置编码3.代码解读3.1tokenizer3.2model3.2.1模型细节详解3.2.2transformer构建3.3generate4.推理0.简介今天介绍的内容是FacebookMetaAI最新提出的语言模型LLaMA，该模型声称以更小的体积，在多数任务上超越了GPT-3的性能。模型相关项目已经开源：https://github.com/facebookresearch/llama论文地址：https://scontent-tpe1-1.
简介LLaMA大部分是英文语料训练的，讲中文能力很弱。如果我们想微调训练自己的LLM模型，基于一个大规模中文语料预训练的模型比较好。目前开源项目很多，理想的项目要有以下特点：模型开源、训练代码开源、代码结构简单、环境容易安装、文档清晰。经过寻找与试验，我找到了一个比较好的项目。https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca本博文要点如下：1实战部分：模型下载与参数合并、模型命令行加载测试、模型部署为web网页（解决了一些报错问题）2代码走读：模型参数合并、词表扩充3原理分析：预训练与指令精调实战系统环境系统：Ubuntu20.10CUDAVersio
本文选择了Angular团队提供的官方HeroesAngular应用程序作为起始应用程序来展示Angular的特性。为了展示ngrx/store模块在处理AngularFeature模块方面的强大功能，我不得不通过引入一个名为Heroes的新Feature模块来重构一些Heroes应用程序。该模块现在包含所有与Hero相关的代码和组件。您可以通过以下链接检查与ngrx/store模块集成的最终Heroes应用程序：https://stackblitz.com/edit/angular-tour-of-heroes-example。重构后的工程如下图所示：@ngrx/store:@ngrx/st
你知道维护Python这个大规模的开源项目，每年需要多少资金吗？答案是：约200万美元！PSF（Python软件基金会）在2022年6月发布了2021的年度报告，其中披露了以下这份支出明细（单位：千美元）：总支出金额196万美元，基本与2020年持平，不知道这个数额有没有超出你的预期呢？另外，在收入方面，2021年总收入为271万，因此年度净结余为75万。（PS.加上之前的资产，目前基金会还有506万~）PSF是一个独立的非营利性机构，致力于促进Python语言的发展与推广、促进Python国际化多元化社区的繁荣。虽然不以营利为目标，但不可否认的是，它也有着一笔不菲的金钱诉求：有更多的收入，才
