LLMs：《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读目录相关文章LLMs：《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读LLMs：在单机CPU+Windows系统上实现中文LLaMA算法(基于Chinese-LLaMA-Alpaca)进行模型部署且实现模型推理全流程步骤的图文教程(非常详细)《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读ABSTRA
解读LawyerLLaMA，延申自己领域大模型微调：数据集构建，模型训练项目地址link自己领域的大模型微调，实现思路大都和这篇文章是一样的，有的是基于LLaMA,或者有的是基于Chinese-LLaMA,或者是其他开源的大模型，本文基于自己训练过程和参考了老刘说NLP中的《也读LawyerLLaMA法律领域微调大模型：从训练数据、模型训练到实验效果研读》，从模型要达到的结果出发，倒推介绍整个流程，供大家参考，欢迎大家点赞关注，一起交流一、模型重点关注的能力专业领域的大模型应用需要具备三种能力，1.生成回答精确，没有歧义，在任何一个专业领域，有些仅仅替换一个词就可以影响其中表达的含义，有可能会
目录环境搭建数据集准备模型权重格式转换模型微调模型权重合并模型推理
MosaicML正在推出其第二个开源大型语言模型（LLM），称为MPT-30B，这是继五月份首次推出的较小的MPT-7B模型之后。为了讨论新模型及其对开发人员的意义，我采访了MosaicML联合创始人兼首席执行官NaveenRao。他之前的创业公司是Nervana，这是一家深度学习公司，于2016年被英特尔收购，所以他最近在人工智能行业并不重要。顾名思义，MPT-30B是一个300亿参数模型。该公司声称它在质量上超过了OpenAI的GPT-3，尽管其参数数量约为1/6（GPT-3有1750亿个）。“这意味着MPT-30B更容易在本地硬件上运行，并且部署推理的成本要低得多，”该公司表示。Mosa
LLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比ClosedAI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前huggingface已集成了LLaMa的代码实现和开源模型。学术界和工业界都可以在此基础上进行学习和研究。LLaMa模型介绍 LLaMa的模型架构使用的是TransformerDecoder结构，但LLaMa在细节上做了一些优化： 1）Pre-n
AIGC之LLaMA：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》翻译与解读导读：该论文提出了一个开源的大规模语言模型LLaMA。该模型有以下几个核心技术点：>>模型架构：LLaMA使用Transformer架构，特别是采用解决层归一化方法的16层模型。这相比于其他模型有更深的深度，能够学习更复杂的语言表示。>>训练数据：LLaMA训练的数据集包含4TB的句子，来自于BookCorpus、CC-News、OpenWebText-2等多个数据源。如此大规模的数据集有助于模型学习更丰富的语言知识。>>学习率调度：LLaMA使用渐进式学习率调度方法
ggerganov/llama.cpp-编译出main可执行程序依赖以下的源代码文件如果想在Windows系统编译出llama.cpp项目（这个是github上的仓库，ggerganov/llama.cpp），需要在VisualStudio上添加项目内的若干个源文件。这篇简陋的笔记记录了截至目前为止项目中的main可执行程序编译时依赖的各个代码文件和它们的路径，方便我自己事后回过头来查，算是备忘。目前是2023年5月16日，llama.cpp项目最新的git提交是2a5ee023ad3022bc0b505343394b9754587fb731。Author:sandyiscoolDate:Tu
在数字时代，视频已经成为一种主要的内容形式。但是理解和解释视频内容是一项复杂的任务，不仅需要视觉和听觉信号的整合，还需要处理上下文的时间序列的能力。本文将重点介绍称为video-llama的多模态框架。Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。论文设计了两个分支，即视觉语言分支和音频语言分支，分别将视频帧和音频信号转换为与llm文本输入兼容的查询表示。video-llama结合了视频中的视觉和听觉内容，可以提高语言模型对视频内容的理解。他们提出了一个视频Q-former来捕捉视觉场景的时间变化，一个音频Q-former来整合视听信号。该模型在大量视频图像标题对和视觉指令
PapernameLLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdfCodeURL:https://github.com/ZrrSkywalker/LLaMA-AdapterTL;DR2023上海人工智能实验室和CUHKMMLab出的文章。提出LLaMA-Adapter，一种高效的微调方法，将LLaMA调整为指令跟随模型。对于llama7b模型来说，可训练参数缩小到1.2M，只需要
LLaMA：OpenandEfficientFoundationLanguageModelsIntroductionApproachPre-trainingDataArchitectureIntroduction在大规模数据下训练的大模型，已经展示了很好的表现，当模型足够大的时，模型会出现一个涌现的能力，如下图：最近的一项研究表明，在有限的算力下，表现最好的模型不是参数最大的，而是小一点模型搭配了更多数据。这项工作的重点是训练一系列语言模型，通过对比通常使用的更多的token进行训练，在各种推理预算下达到最佳性能。由此产生的模型被称为LLaMA，参数范围从7B到65B，与现有的最好的LLM相比
