ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct前言一、实验记录1.1环境配置1.2代码理解1.2.1LoRA1.4实验结果二、总结前言介绍：探索中文instruct数据在ChatGLM,LLaMA等LLM上微调表现，结合PEFT等方法降低资源需求。Github:https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct补充学习：https://kexue.fm/archives/9138一、实验记录1.1环境配置优雅下载huggingface模型和数据集condaupdate-nbase-cdefaultscondacur
我的Hibernate下有MySQL，我还使用c3p0-0.9.1作为连接池。在我的笔记本电脑上运行时(我的意思是在本地)我没有错误。但是当我在服务器上部署它时，我得到了这个异常:com.mchange.v2.resourcepool.CannotAcquireResourceException:AResourcePoolcouldnotacquirearesourcefromitsprimaryfactoryorsource.这是我的堆栈跟踪:rootcausecom.mchange.v2.resourcepool.CannotAcquireResourceException:ARe
我的Hibernate下有MySQL，我还使用c3p0-0.9.1作为连接池。在我的笔记本电脑上运行时(我的意思是在本地)我没有错误。但是当我在服务器上部署它时，我得到了这个异常:com.mchange.v2.resourcepool.CannotAcquireResourceException:AResourcePoolcouldnotacquirearesourcefromitsprimaryfactoryorsource.这是我的堆栈跟踪:rootcausecom.mchange.v2.resourcepool.CannotAcquireResourceException:ARe
前段时间，初出茅庐的猎鹰（Falcon）在LLM排行榜碾压LLaMA，在整个社区激起千层浪。但是，猎鹰真的比LLaMA好吗？简短回答：可能不是。符尧团队对模型做了更深入的测评：「我们在MMLU上复现了LLaMA65B的评估，得到了61.4的分数，接近官方分数（63.4），远高于其在OpenLLMLeaderboard上的分数（48.8），而且明显高于猎鹰（52.7）。」没有花哨的提示工程，没有花哨的解码，一切都是默认设置。目前，Github上已经公开了代码和测试方法。对于猎鹰超越LLaMA存疑，LeCun表态，测试脚本的问题...LLaMA真·实力目前在OpenLLM排行榜上，Falcon位列
继羊驼之后，又来了个以动物命名的模型，这次是大猩猩（Gorilla）。虽说目前LLM风头正旺，进展颇多，在各种任务中的性能表现也可圈可点，但这些模型通过API调用有效使用工具的潜力还亟待挖掘。即使对于今天最先进的LLM，比如GPT-4，API调用也是一项具有挑战性的任务，主要是由于它们无法生成准确的输入参数，并且LLM容易对API调用的错误使用产生幻觉。这不，研究人员搞了个Gorilla，一个经过微调的基于LLaMA的模型，它在编写API调用上的性能甚至超过了GPT-4。而当与文档检索器相结合时，Gorilla同样展示出了强大的性能，使用户更新或版本变化变得更加灵活。此外，Gorilla还大大
最近，MatthiasPlappert的一篇推文点燃了LLMs圈的广泛讨论。Plappert是一位知名的计算机科学家，他在HumanEval上发布了自己对AI圈主流的LLM进行的基准测试结果。他的测试偏向代码生成方面。结果令人大为不震撼，又大为震撼。意料之内的是，GPT-4毫无疑问霸榜，摘得第一。意料之外的是，OpenAI的text-davinci-003异军突起，拿了个第二。Plappert表示，text-davinci-003堪称一个「宝藏」模型。而耳熟能详的LLaMA在代码生成方面却并不出色。OpenAI霸榜Plappert表示，GPT-4的性能表现甚至比文献中的数据还要好。论文中GPT
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
项目场景：SpringBoot+Mybatis。出现这种异常主要是无法创建bean到容器中，主要有以下几种情况：1.注解没有添加：controller：@RestController@AllArgsConstructor@RequestMapping("/enterprise")@Api(value="企业数据",tags="企业数据接口")publicclassEnterpriseController{ privatefinalIEnterpriseServiceservice;}注：controller类要加入@RestController注解，@AllArgsConstructor注解视
项目场景：SpringBoot+Mybatis。出现这种异常主要是无法创建bean到容器中，主要有以下几种情况：1.注解没有添加：controller：@RestController@AllArgsConstructor@RequestMapping("/enterprise")@Api(value="企业数据",tags="企业数据接口")publicclassEnterpriseController{ privatefinalIEnterpriseServiceservice;}注：controller类要加入@RestController注解，@AllArgsConstructor注解视
