2023年2月24日更新：我们刚刚推出了Llama2 -有关最新信息的更多信息，请参阅我们关于Llama2的博客文章。作为Meta致力于开放科学的一部分，今天我们公开发布LLaMA（大型语言模型MetaAI），这是一种最先进的基础大型语言模型，旨在帮助研究人员推进人工智能这一子领域的工作。更小、性能更高的模型（例如LLaMA）使研究界中无法访问大量基础设施的其他人能够研究这些模型，从而进一步实现这一重要且快速变化的领域的访问民主化。在大型语言模型空间中训练像LLaMA这样的小型基础模型是可取的，因为它需要更少的计算能力和资源来测试新方法、验证其他人的工作并探索新的用例。基础模型在大量未标记数据
LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttenti
🦉AI新闻🚀Meta推出新一代AI编码工具CodeLlama，助力程序员提高开发效率摘要：Meta推出CodeLlama，这是一个基于Llama2语言模型打造的AI编码工具，能够生成新的代码并调试人类编写的工作。CodeLlama可根据代码核自然语言提示生成代码，也可以根据指定的代码进行完善和调试。Meta表示，在基准测试中，CodeLlama优于目前公开可用的LLM模型，并凭借着53.7%的准确编写代码得分和56.2%在MBPP上的得分，在代码编写方面具有一定优势。CodeLlama将通过GitHub免费开放，并推出三种不同参数的版本。该新闻受众广泛，技术和编程领域的读者对于这种能够提升开发
LLMs之LLaMA-2：源码解读之所有py文件(包括example_text_completion.py/example_chat_completion.py+model.py/generation.py/tokenizer.py)目录一、llama2源码解读—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py)1、源码解读(example_text_completion.py文件)利用预训练好的语言模型基于文本提示实现生成文本任务运行脚本命令#1.0、main函数使用预训练模型生成文本#1.1、先通过Llama.build
PapernameCodeLlama:OpenFoundationModelsforCodePaperReadingNotePaperURL:https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ProjectURL:https://about.fb.com/news/2023/08/code-llama-ai-for-coding/BlogURL:https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/Co
LLMs：LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步，注册AutoDL，并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步，创建镜像第1个终端，启动LLM服务第2个终端，启动API服务第3个终端，启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署
今天凌晨，一年一度的MetaConnect大会上发布了一系列以AI为重点的公告。不只有最新的MR耳机、与Ray-Ban合作打造的智能眼镜，最重要的是，Meta将在自身的所有通讯类App、MetaQuest3和未来的Ray-BanMeta智能眼镜中内置生成式AI技术驱动的新功能，从多轮对话的AI助手到图像编辑等一应俱全。所有这些发布涉及的AI技术均基于Llama2——迄今为止最强大的开源大模型。不过Meta也提前透露了，更强大的Llama3将于2024年推出。Meta还在Connect大会上宣布了全新的图像生成器Emu，它将用于为AI贴纸和图像编辑等功能提供支持。Meta版聊天机器人「MetaA
LLMs之LLaMA-2：基于LocalGPT利用LLaMA-2模型实现本地化的知识库(Chroma)并与本地文档(基于langchain生成嵌入)进行对话问答图文教程+代码详解之详细攻略导读：总体来说，该项目基本能够实现本地化的知识库，并与本地文档进行对话问答，且能定位答案来源。但缺点也很明显：>>响应时间较长—建议采用低成本量化部署改进：本文章因为是采用的CPU，导致回答的响应时间较长，问一句话需要好几分钟。采用CPU的确太慢，但是，落地使用GPU成本又太高，这需要一个权衡。>> LLaMA2本身对中文不太友好—建议先对中文语料库进行微调(或直接采用中文LLMs，比如ChatGLM2-6B
文章目录LLaMA论文步骤搭建步骤运行7B模型运行13B模型未来已来,大模型依据压缩模型的方式,可以在普通的PC上运行.LLaMAFacebook的LLaMA模型和GeorgiGerganov的llama.cpp的结合。LLaMA，这是一组包含7B到65B参数的基础语言模型。我们在数万亿个令牌上训练我们的模型，并表明可以仅使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有和不可访问的数据集。特别是，LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，而LLaMA-65B可与最佳模型Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。我们将所有模型发布给研究社区。论文4位量化
9月25日，阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型，部分指标甚至接近Llama2-70B。阿里云此前开源了70亿参数模型Qwen-7B等，一个多月下载量破100万，成为开源社区的口碑之作。Qwen-14B是一款支持多种语言的高性能开源模型，相比同类模型使用了更多的高质量数据，整体训练数据超过3万亿Token，使得模型具备更强大的推理、认知、规划和记忆能力。Qwen-14B最大支持8k的上下文窗口长度。图1：Qwen-14B在十二个权威测评中全方位超越同规模SOTA大模型Qwen-14
