译者|李睿审校|重楼如今，大型语言模型（LLM）正在彻底改变人们的工作和生活，从语言生成到图像字幕软件，再到友好的聊天机器人。这些人工智能模型为解决现实世界的问题提供了强大的工具，例如生成聊天响应或遵循复杂的指令。在这篇关于LLaMAv2的文章中，将对LLaMA13b-v2-Chat和Alpaca这两种流行的人工智能模型进行比较，并探索它们的功能、用例和局限性。此外还将介绍如何使用AIModels，找到类似的模型，并将它们与LLaMA13b-v2-Chat和Alpaca进行比较。关于LLaMA13b-v2-Chat模型LLaMA13b-v2-Chat模型是Meta公司最初开发的具有130亿个参
1.api端口参数说明：src/api-h,--help 显示帮助信息并退出--model_name_or_pathMODEL_NAME_OR_PATH 模型权重的路径或标识符，来自huggingface.co/models或modelscope.cn/models。(默认:None)--adapter_name_or_pathADAPTER_NAME_OR_PATH 适配器权重的路径或标识符，来自huggingface.co/models。(默认:None)--cache_dirCACHE_DIR 存储从huggingfa
fromllama_cppimportLlamamodel=Llama(model_path="llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_0.bin")错误：gguf_init_from_file:invalidmagiccharacters'tjgg'等，也就是无法加载模型因为最新版的llama-cpp-python不支持ggml文件格式了解决方案：1、降低版本（最简单）：pipinstallllama-cpp-python==0.1.782、直接下载对应GGUF的模型3、利用llama.cpp内部转换函数进行转换参考出处：TheBloke/Llama-2-13B-GGML·Cou
Mixtral8x7B的推出在开放AI领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络和一组专家网络构建的，每个专家网络都擅长特定任务的不同方面在本文中，我将使用Pytorch来实现一个MoE模型。在具体代码之前，让我们先简单介绍一下混合专家的体系结构。MoE架构MoE由两种类型的网络组成:(1)专家网络和(2)门控网络。专家网络:专家网络是专有模型，每个模型都经过训练，在数据的一个子集中表
Chinese-llama-2部署踩坑记录1.Chinese-LLaMA-Alpaca-2A.部署a.inference_with_transformers_zhb.textgenerationwebui_zhc.api_calls_zhd.llamacpp_zhe.privategpt_zhf.langchain_zhToolGithub1.Chinese-LLaMA-Alpaca-2A.部署a.inference_with_transformers_zh本地命令行方式交互pythonscripts/inference/inference_hf.py--base_modelmeta-llam
Datawhale干货 作者：宋志学，Datawhale成员花了一晚上照着transformers仓库的LLaMA源码，把张量并行和梯度保存的代码删掉，只留下模型基础结构，梳理了一遍LLaMA的模型结构。今年四月份的时候，我第一次接触深度学习，也是今年第一次接触Datawhale，在Datawhale和小伙伴一起学习、讨论了大半年，不知不觉已经可以做到看源码的程度了。Datawhale才是一个没有围墙的大学，在这里无论你有什么想法💡，只要你愿意前进，总会有小伙伴和你一起。博客地址：https://flowus.cn/kmno4/share/527055be-464f-4f0f-98c5-8b
一、多模态RAG OpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一个多模态模型，可以接收文本/图像，并可以输出文本响应。最近还有一些其他的多模态模型：LLaVa和Fuyu-8B。 在过去的一年里，大部分应用程序开发都是围绕文本输入/文本输出范式。最典型的例子之一是检索增强生成（RAG）——将LLM与外部文本语料库相结合，对模型未经训练的数据进行推理。通过处理任意文档（比如PDF、网页），将其切分为块并存储到向量数据库中，然后通过检索到相关的块输入给LL
一、本机环境1.硬件环境：CPU：锐龙5600X显卡：GTX3070内存：32G注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。该配置下计算速度约为40tokens/s。实测核显笔记本（i7-1165g7）也能跑，速度3tokens/s。2.软件环境：Windows系统版本：Win11专业版23H2Python版本：3.11Cuda版本：12.3.2VS版本：VS202217.8.3langchain版本：0.0.352llama-cpp-python版本：0.2.27二、安装准备工作1.模型下载大模型有很多种格式，比如Meta官网下载的pth格式，Huggingface下载的g
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🉑MidjourneyV6文生图细节爆炸，但是被扒叠图电影画面？左图提示词：afullbodyeditorialsantaholdingasign“MerryChristmas!”--styleraw--v6.011月22日，Midjoury官方推特发帖正式发布V6版本。经过了9个月训练的新模型，果然不同凡响，一出手就引爆了各个社交平台和社交。相信你最近两天也被那些高清的生成图片惊艳到了~MidjouryV6一出，风头立马盖过AdobeFirefly、DALL-E3、GoogleImagen2，成为当下最先进的文生图模型，并让
LLM（大语言模型）微调一直都是老大难问题，不仅因为微调需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多，要去尝试每种方法的效果，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，可能在还没开始微调就已经因为环境配置而放弃了。今天我们来介绍一个可以帮助大家快速进行LLM微调的工具——LLaMAFactory，它可以帮助大家快速进行LLM微调，而且还可以在微调过程中进行可视化，非常方便。什么是LLM微调LLM微调，也叫做Fine-tuning，是深度学习领域中常见的一种技术，用于将预先训练好的模型适配到特定的任务或数据集上。这个过程包括几个主要步骤：基础模型选择：选择一个通用文本数据的基础语言模型，使其
