目录1.模型介绍2.权重下载1.模型介绍LLaMA是2023年Meta发布的基础大语言模型，该模型有四个版本，分别是7B、13B、33B、65B参数的模型。相对于GPT类的模型，LLaMA更加轻量一些，主要体现在参数量较小的模型也可以让普通人玩的动。而且国内的很多模型也都是基于这个模型。LLaMA包含一系列不同尺寸的模型，从7B到65B。虽然尺寸较小，但和一些大的模型效果差不多。比如LLaMA-13B模型尺寸仅是GPT-3的十分之一，但效果类似。而LLaMA-65B则可以和Chinchilla以及540B的PaLM相媲美。2.权重下载传说模型被泄漏。链接：https://pan.baidu.c
©PaperWeekly原创· 作者| 黄一天单位| 华为研究方向| 自然语言处理由香港科技大学提出的针对闭源大语言模型的对抗蒸馏框架，成功将ChatGPT的知识转移到了参数量 7B 的LLaMA模型（命名为Lion），在只有 70k 训练数据的情况下，实现了近 95%的ChatGPT能力近似。此外，框架的普适性使它不仅可以用于蒸馏ChatGPT，还可方便地适用于其他闭源LLMs。论文题目：Lion：闭源大语言模型的对抗蒸馏Lion:AdversarialDistillationofClosed-SourceLargeLanguageModel论文链接：https://arxiv.org/ab
https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfOurfindingsindicatethatLLMseffectivelyrefineanddiversifyexistingquestion-answerpairs,resultinginimprovedperformanceofamuchsmallermodelondomain-specificQAdatasetsafterfine-tuning.ThisstudyhighlightsthechallengesofusingLLMsfordoma
下图展示了我们的训练的整个流程和数据集构造。整个训练过程分为两个阶段：（1）全量预训练阶段。该阶段的目的是增强模型的中文能力和知识储备。（2）使用LoRA的指令微调阶段。该阶段让模型能够理解人类的指令并输出合适的内容。 3.1预训练数据集构建为了在保留原来的代码能力和英语能力的前提下，来提升模型对于中文的理解能力，我们并没有对词表进行扩增，而是搜集了中文语料、英文语料和代码语料。其中中文语料来自于百度百科、悟道和中文维基百科；英文数据集是从LLaMA原始的英文语料中进行采样，不同的是维基数据，原始论文中的英文维基数据的最新时间点是2022年8月，我们额外爬取了2022年9月到2023年2月，总
大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它需要很多的资源，尤其时GPU。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点而努力，比如HuggingFace开发出支持4位和8位的模型加载。但它们也需要GPU才能工作。虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而GeorgiGerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。这要归功于他的llama.cpp库，该库为各种llm提供了高速推理
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录目录一、什么是Llama？二、Llama模型可以来做什么？编辑三、中文Llama模型的LORA四、Llama模型简单微调实现1、中文Llama模型的微调2、中文
有人做了windows下的脚本放到github上了，直接运行就可以了。我在本机试了一下13B的模型能运行，但生成速度非常慢，回复一个问题基本上要花5分钟以上的时间。我的机器配置3900X 32G内存。https://github.com/mps256/vicuna.ps1
大型语言模型(LLM)是强大的工具，可以为各种任务和领域生成自然语言文本。最先进的LLM之一是LLaMA（大型语言模型MetaAI），这是由Facebook的研究部门MetaAI开发的一个包含650亿个参数的模型要在家运行LLaMA模型，你需要一台配备强大GPU的计算机，能够处理推理所需的大量数据和计算。在本文中，我们将讨论本地运行LLaMA的一些硬件要求。推荐：用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。在消费类硬件上运行LLaMA模型有多种不同的方法。最常见的方法是使用单个NVIDIAGeForceRTX3090GPU。该GPU具有24GB内存，足以运行LLaMA模型。RTX3090可以运行4
论文地址：https://drive.google.com/file/d/10iR5hKwFqAKhL3umx8muOWSRm7hs5FqX/view项目地址：https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant数据集地址：https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1体验地址：https://open-assistant.io/chat观看公告视频：https://youtu.be/ddG2fM9i4KkOpenAssistant介绍最近火爆的ChatGPT使用如下图三个步骤训练得到，分别是：1）使用人
论文标题：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.13971论文来源：MetaAI一、概述大型语言模型（LargeLanguagesModels，LLMs）通过大规模文本数据的训练，展示了其根据文本指令或少量样本完成新任务的能力。这种少数示例的性质首次在规模足够大的模型中出现，导致了一系列聚焦于进一步扩大这些模型的工作。这些努力都是基于一个假设：模型参数越多，性能越好。然而，Hoffmann等人（2022）的近期研究显示，在给定的计算预算下，最佳的性能并非由最大的模型实现，而是由
