git：nomic-ai/gpt4all:gpt4all:anecosystemofopen-sourcechatbotstrainedonamassivecollectionsofcleanassistantdataincludingcode,storiesanddialogue(github.com)下载好源码后，的目录结构： 视频中说的chat目录在： gpt4all-training/chat 下载gpt4all使用的模型地址：https://the-eye.eu/public/AI/models/nomic-ai/gpt4all/gpt4all-lora-quantized.bin模
PapernameStackLLaMA:Ahands-onguidetotrainLLaMAwithRLHFPaperReadingNoteProjectURL:https://huggingface.co/blog/stackllamaCodeURL:https://huggingface.co/docs/trl/indexTL;DRHuggingface公司开发的RLHF训练代码，已集成到huggingface的trl库中，在StackExchange数据集对LLaMA模型进行了微调。博客详细介绍了SFT（有监督微调）、RM（奖励/偏好建模）和RLHF（人类反馈的强化学习）的训练细节，并介
NLP之LLMs：《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详测七款个类ChatGPT大模型(GPT-2、LLaMa、Alpaca、Vicuna、MPT-Chat、CohereCommand和ChatGPT)目录《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详细测评七款个类ChatGPT大模型Overview概览Setup设置ModelSettings模型设置EvaluationMetrics评估指标FurtherAnalysis进一步分析Results结果Howwelldomodelsperformoverall?模型整体表现如何？Accuracyby
2023年04月06日（星期四）11:00-12:00，由智源社区主办的「智源LIVE第36期线上活动：ChatDoctor：基于LLaMA在医学领域知识上微调的医学对话模型。本期活动将在线举办，「阅读原文」报名即可参加。李云响李云响，德克萨斯大学西南医学中心放射肿瘤科，医学物理学博士生。在生物医学相关顶级期刊会议一作发表多篇论文。在医学图像分析、文本图像多模态均有所研究。个人主页https://www.yunxiangli.topChatDoctor：基于LLaMA在医学领域知识上微调的医学对话模型通用领域中最近的大型语言模型(LLM)，例如ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类的响应方面
来源MetaAIgithub地址：facebookresearch/llama论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型：目前可以在huggingface上直接下载，https://huggingface.co/decapoda-research包括：LLaMA-7BLLaMA-13BLLaMA-33BLLaMA-65B一、摘要我们介绍了LLaMA，这是一组从7B到65B参数范围内的基础语言模型。我们在数万亿的代币上训练我们的模型，并表明可以专门使用可公开使用的数据集来训练最先进的模型，而无需求助于专有和不可访问的数据集。特别是，LL
LLama[GPT3]使用RMSNorm（即RootMeansquareLayerNormalization）对输入数据进行标准化，RMSNorm可以参考论文：Rootmeansquarelayernormalization。[PaLM]使用激活函数SwiGLU，该函数可以参考PALM论文：Gluvariantsimprovetransformer。[GPTNeo]使用RotaryEmbeddings进行位置编码，该编码可以参考论文Roformer:Enhancedtransformerwithrotarypositionembedding。使用了AdamW优化器，并使用cosinelearn
待写LLaMA模型论文原文：https://arxiv.org/abs/2302.13971v1预训练数据模型架构模型就是用的transformer的decoder，所以在结构上它与GPT是非常类似的，只是有一些细节需要注意一下。1、RMSPre-Norm2、SwiGLU激活函数3、RoPE旋转位置编码Alpaca模型[StanfordCRFM] 中文聊天aipacaGitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca内容导引
MiniGPT-4权重文件下载权重文件下载官方下载https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/llama填写表单，等待申请磁力下载磁力magnet:?xt=urn:btih:dc73d45db45f540aeb6711bdc0eb3b35d939dcb4&dn=LLaMA-通过git-lfs的方式直接clone下载HuggingFace模型汇总HuggingFacedecapoda-research/llama-13b-hfcurl-shttps://packagecloud.io/install/repositories/g
羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）简介在学习完上篇【博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了使用无监督的语料预训练LLaMA模型，无监督的语料能让模型学会预测下一个字符是什么，但是还不能让模型理解人类的对话意图，经过指令精调之后模型就可以具备对话能力了。本博客主要包含以下内容：1训练数据准备，精调指令.json。2训练脚本编写，主要参数讲解，消耗显存控制在24GB以内3训练实战，测评。系统配置系统：U
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，在调研和实验中整理了一些项目&论文的基本信息，后续会持续完善和补充。LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA项目地址：https://github.com/facebookresearch/llam
