概述本文的文档助手就是：我们上传一个文档，然后在对话框中输入问题，大模型会把问题的答案返回。安装步骤先下载代码到本地LangChain调用llama模型的示例代码：https://github.com/afaqueumer/DocQA（代码不是本人写的，尊重原创）gitclonehttps://github.com/afaqueumer/DocQA.git环境安装双击setup_env.bat如果没反应可能是缺少环境，打开控制台手动执行一下，缺python或者pip的自己根据报错下载一下如果llama-cpp-python安装报错（1）需要下载VisualStudio（2）打开VisualSt
今天，Meta正式发布了CodeLlama70B，作为CodeLlama系列中规模最大，性能最强的版本，一举击败了GPT-4！目前，模型共有三个版本，均可免费用于研究和商业目的：CodeLlama-70B：基础代码模型；CodeLlama-70B-Python：专门针对Python的70B模型；CodeLlama-70B-Instruct：专门用于理解自然语言指令的模型。算上8月份发布的CodeLlama7B、13B和34B，这个家也算是完整了。论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-m
目录前言一、llama.cpp目录结构二、llama.cpp之server学习1.介绍2.编译部署3.启动服务4、扩展或构建其他的 Web前端5、其他前言在《基于llama.cpp学习开源LLM本地部署》这篇中介绍了基于llama.cpp学习开源LLM本地部署。在最后简单介绍了API的调用方式。不习惯命令行的同鞋，也可以试试 llama.cpp界面的交互方式，本章就详细介绍一下server。一、llama.cpp目录结构整个目录比较简洁，没多少东西，以最少的代码实现最全的功能，值得学习。文档都很全，基本上在学习该推理框架时遇到或者没有想到，你都能在根目录或子目录的README.md找到。本章主
大型语言模型（LLM）通常拥有数十亿的参数，用了数万亿token的数据进行训练，这样的模型训练、部署成本都非常高。因此，人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的计算需求。一般来讲，这些模型压缩技术可以分为四类：蒸馏、张量分解（包括低秩因式分解）、剪枝和量化。其中，剪枝方法已经存在了一段时间，但许多方法需要在剪枝后进行恢复微调（RFT）以保持性能，这使得整个过程成本高昂且难以扩展。为了解决这一问题，来自苏黎世联邦理工学院、微软的研究者提出了一个名为SliceGPT的方法。SliceGPT的核心思想是删除权重矩阵中的行和列来降低网络的嵌入维数，同时保持模型性能。研究人员表示，有了SliceGPT，他
点击C语言编程核心突破>快速C语言入门用llama.cpp部署本地llama2-7b大模型前言一、下载`llama.cpp`以及`llama2-7B`模型文件二、具体调用总结前言要解决问题:使用一个准工业级大模型,进行部署,测试,了解基本使用方法.想到的思路:llama.cpp,不必依赖显卡硬件平台.目前最亲民的大模型基本就是llama2了,并且开源配套的部署方案已经比较成熟了.其它的补充:干就行了.一、下载llama.cpp以及llama2-7B模型文件llama.cpp开源社区,目前只有一个问题,就是网络,如果你不能连接github,那么就不用往下看了.从网站下载最新的Releases包,
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀看热闹不嫌事大！马斯克：OpenAI首席科学家Ilya应该跳槽到xAIhttps://www.businessinsider.com/openai-cofounder-ilya-sutskever-invisible-future-uncertain-2023-12OpenAI内部「政变」余波仍在，除了陆续爆出的SamAltman各类负面信息，前首席科学家IlyaSutskever的终局也格外牵动人心。作为被董事会拉拢参与「政变」又首先妥协投降的关键人物，作为参与创建OpenAI却眼看着它越行越远的技术天才，IlyaSuts
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了LLM提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。最近，Llama系列开源模型的提出者Meta也针对Llama2发布了一份交互式提示工程指南，涵盖了Llama2的快速工程和最佳实践。以下是这份指南的核心内容。Llama模型2023年，Meta推出了Llama、Llama2模型。较小的模型部署和运行成本较低，而更大的模型能力更强。Llama2系列模型参数规模如下：CodeLlama是一个以代码为中心的LLM，建立在Llama2的基础上，也有各种参数规模和微调变体：部署LLMLL
随着LLaMA、Mistral等大语言模型的成功，各家大厂和初创公司都纷纷创建自己的大语言模型。但从头训练新的大语言模型所需要的成本十分高昂，且新旧模型之间可能存在能力的冗余。近日，中山大学和腾讯AILab的研究人员提出了FuseLLM，用于「融合多个异构大模型」。不同于以往的模型集成和权重合并，前者需要在推理时同时部署多个大语言模型，后者需要合并模型具备相同的结果，FuseLLM能够从多个异构大语言模型中外化知识，将各自的知识和能力通过轻量的持续训练转移到一个融合大语言模型中。该论文刚刚在arXiv上发布就引起了网友的大量关注和转发。有人认为，「当想要在另一种语言上训练模型时，使用这种方法是
12.10更新：Qwen技术报告核心解读BaichuanBaichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels数据处理：数据频率和质量，使用聚类和去重方法，基于LSH和denseembedding方法tokenizer：更好的压缩率，对数字的每一位分开，添加空格token位置编码：7BRope，13BALiBi使用了SwiGLU激活函数，因为SwiGLU是一个双线性层，多引入一个门控矩阵，参数量更多，hidden_size从4减少到了8/3使用了更高效的基于xFormers的attention实现使用RMSNorm，对transformer的block输入进行了Laye
