论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.04050随着以ChatGPT、GPT-4为代表的AI大模型逐渐爆火进入公众视野，各行各业都开始思考如何更好的使用和发展自己的大模型，有一些评论甚至认为大模型是以人工智能为标志的第四次产业革命的核心竞争产品。例如在5月26日的北京中关村2023论坛上，百度公司创始人、CEO李彦宏发表了题为《大模型改变世界》的演讲。在这次演讲中，李彦宏提出：“百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司”。这意味着，大模型现有的能力，已经可以向传统的互联网应用和方法发出挑战。本文介绍一篇来自得克萨斯A&M大学的工作，在本文中，作者瞄准的领域是传统的文本
LLaMA论文阅读0.简介LLaMA训练了从7B到65B不同参数量的模型，从Hoffmann的论文【Trainingcompute-optimallargelanguag】中证明了在有限计算代价的情况下(给定总的FLOPs大小)，表现最好的不是参数量最大的模型，而是在更多数据上训练的稍小的模型。LLaMA实现了两个目标：LLaMA-13B跟GPT-3相比,参数量小了10倍，但效果更好；LLaMA-65B比Chinchilla-70B和PaLM-540B更好。只依赖公开的开源数据集也可以达到最好的SOTA效果。1.论文阅读1.1训练数据使用了多数据集的混合，对相应数据集做了对应的清理，例如重复数
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了configuration_auto.pyingetitemraiseKeyError(key)KeyError:'llama’解决方案，希望能对学习和使用llama类模型的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1.问题描述
文章目录LLaMAAlpacaVicunaKoalaBaize(白泽)骆驼(Luotuo)BELLEGuanacoLLaMA与原始transformer的区别:预归一化[GPT3]。为了提高训练稳定性，对每个Transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。使用了Zhang和Sennrich（2019）引入的RMSNorm规范化函数。SwiGLU激活功能[PaLM]。用Shazeer（2020）引入的SwiGLU激活函数取代了ReLU非线性，以提高性能。论文使用的尺寸，而不是PaLM中的4d。旋转嵌入[GPTNeo]。删除了绝对位置嵌入，而是在网络的每一层添加了Su等人（20
参考：https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599cmakewindows安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105llama.cpp下载编译1、下载：gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp2、编译mkdirbuildcdbui
目录1.选用工程2.中文llama-7b预训练模型下载3.数据准备4.开始指令微调5.模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：GTX3090-24G（惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~）（本文旨在快速实现基于llama-7b的中文指令微调）1.选用工程咱们还是用lit-llama（环境安装过程见上篇博客）地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.中文llama-7b预训练模型下载模型下载在huggingface上搜索"llamachinese"，我们选以下这个模型，如图所示：模型转换切换到lit-llama的工程，修改scri
Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的伪代码实现Prefix-tuningAdapterLLaMA-AdapterPrefix-tuning流程图：代码：Adapter流程图：代码：LLaMA-Adapter流程图：代码：
LLAMA的懒人包： 链接：https://pan.baidu.com/s/1xOw8-eP8QB--u6y644_UPg?pwd=0l08 提取码：0l08 模型来源：elinas/llama-7b-hf-transformers-4.29 模型来源（LoRA）：ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 侵权请通知作者删除 也可以进我的群下载哦：904511841 下面是llama的输入样例 >自我介绍一下llama您好，我是llama。我是一个大型语言模型，由OpenAI训练而成。我可以回答您的问题并提供帮助。如果您有任何疑问或需要我的帮助，请随时与我联系。
论文笔记--Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1LLM的选择3.2算数任务的可学习性(learnability)3.3大模型的加减乘除4.数值实验结果5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks作者：TiedongLiu,BryanKianHsiangLow日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括 文章给出了一种可高精度完成基本数学运
