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LLMs之llama_7b_qlora:源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)

LLMs之llama_7b_qlora:源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录

【AI实战】从零开始搭建中文 LLaMA-33B 语言模型 Chinese-LLaMA-Alpaca-33B

【AI实战】从零开始搭建中文LLaMA-33B语言模型Chinese-LLaMA-Alpaca-33B简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Chinese-LLaMA-Alpaca拉取llama-30b-hf模型权重及代码拉取chinese-llama-lora-33b模型权重及代码合并模型权重先转换pth类型的模型权重,验证模型权重合并后检查SHA256再合并huggingface类型的模型权重搭建测试页面拉取text-generation-webui加载模型并启动webui参考简介2023年2月25日消息,Meta推出了一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型,

试运行llama-7B、vicuna-7b-delta-v1.1和vicuna-7b-v1.3

Chatgpt的出现给NLP领域带来了让人振奋的消息,可以很逼真的模拟人的对话,回答人们提出的问题,不过Chatgpt参数量,规模,训练代价都很昂贵。幸运的是,出现了开源的一些相对小的模型,可以在本地或者云端部署体验,动手体验了下Vicuna-7b,翻译过来是小羊驼」(骆马),拥有70亿参数,据作者实验能达到GPT-4的90%性能。在作者官网发布了三个版本,其中3个月前发布了v1.1,17天前发布了v1.3。官网:lmsys(LargeModelSystemsOrganization)环境:ubuntu18.04九天毕昇8核32G内存,仅有cpu时间:2023年7月5号llama-7Bpyth

Llama 美洲鸵(大羊驼)改进之一:均方层归一化RMSNorm

LayerNormalization(LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值,1方差的归一化操作LayerNorm是一种标准化方法,它计算一个样本的均值和方差,然后使用这些来对样本进行归一化。这种方法是独立于批量大小的,使得模型更加稳定。RMSNorm是对LayerNorm的一个改进,没有做re-center操作(移除了其中的均值项),可以看作LayerNorm在均值为0时的一个特例。论文通过实验证明,re-center操作不重要。RMSNorm也是一种标准化方法,但与LayerNo

LLaMA模型指令微调 字节跳动多模态视频大模型 Valley 论文详解

Valley:VideoAssistantwithLargeLanguagemodelEnhancedabilitY大家好,我是卷了又没卷,薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师,带来最新的前沿AI知识和工具,包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等,欢迎大家交流~。近期基于LLaMA微调的模型有很多,Alpaca,Vicuna都是基于ChatGPT等数据进行文本场景指令微调,LLaVA也使用图文对数据进行了图文场景多模态能力的扩展(这几个模型往期文章都有涉及,不清楚/感兴趣的可以看)。而本文提到的Valley则是字节发布的视频场景多模态指令微调LLaMA模型。其中这

【LLM系列之LLaMA】LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

论文题目:《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》论文链接:https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdfgithub链接:https://github.com/facebookresearch/llama/tree/mainhuggingface链接:https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf1模型简介LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合,LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benc

【大模型】LLaMA

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

c# - 使用 Task.Factory 时捕获错误

我正在使用以下内容Task.Factory.StartNew(()=>DoPrintConfigPage(serial));然后我调用的函数看起来像这样privatevoidDoPrintConfigPage(stringserial){//doprintingwork}我的问题是在线程内部抛出一个异常,但没有得到处理。我试过用trycatch包装它try{Task.Factory.StartNew(()=>DoPrintConfigPage(serial));}catch(Exceptionex){}但它仍然没有捕获到错误并因此导致应用程序崩溃。如何在主线程中捕获异常以便处理它们?更

c# - 使用 Task.Factory 时捕获错误

我正在使用以下内容Task.Factory.StartNew(()=>DoPrintConfigPage(serial));然后我调用的函数看起来像这样privatevoidDoPrintConfigPage(stringserial){//doprintingwork}我的问题是在线程内部抛出一个异常,但没有得到处理。我试过用trycatch包装它try{Task.Factory.StartNew(()=>DoPrintConfigPage(serial));}catch(Exceptionex){}但它仍然没有捕获到错误并因此导致应用程序崩溃。如何在主线程中捕获异常以便处理它们?更

c# - 使用 Task.Factory.StartNew 时更新 UI 标签

我正在尝试让我的UI在我的WPF应用程序中更具响应性。我使用生成了一个新线程Task.Factory.StartNew(()=>RecurseAndDeleteStart());在该方法RecurseAndDeleteStart()中,我想用正在删除的文件更新UI中的标签。如何做到这一点? 最佳答案 由于它是WPF,您可以使用Dispatcher并调用Dispatcher.BeginInvoke将调用编码回UI线程以更新标签。或者,您可以将TaskScheduler传递到您的方法中,并使用它来更新标签,如下所示://Thisline