使用Peft库微调基座模型（比如LLaMA-7B）后会得到Lora参数模块，将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型#Copyright2023RohanTaori,IshaanGulrajani,TianyiZhang,YannDubois,XuechenLi##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##http://www.apac
Java打印输出数据println和print打印输出数据，System.out.println("java在线8x8x");java在线8x8xSystem.out.println("java在线8x8x");av在线8x8xSystem.out.println("java在线");//av在线System.out.println("java在线8x8x");//java在线java在线8x8xSystem.out.println("helloworld!!!");//输出数据并换行System.out.print("welcome");//输出不换行System.out.print("he
Java打印输出数据println和print打印输出数据，System.out.printlnSystem.out.println("8x8x");//8x8xSystem.out.println("8x8x");//8x8x在线天堂System.out.println("helloworld!!!");//输出数据并换行System.out.print("welcome");//输出不换行System.out.print("here!");//输出不换行 /*输出结果：8x8x8x8x在线天堂 helloworld!!! welcomehere! */tips：如
目录一.引言二.模型下载三.快速测试四.训练数据五.总结一.引言自打LLama-2发布后就一直在等大佬们发布LLama-2的适配中文版，也是这几天蹲到了一版由LinkSoul发布的 Chinese-Llama-2-7b，其共发布了一个常规版本和一个4-bit的量化版本，今天我们主要体验下Llama-2的中文逻辑顺便看下其训练样本的样式，后续有机会把训练和微调跑起来。二.模型下载HuggingFace: https://huggingface.co/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b4bit量化版本: https://huggingface.co/LinkSoul/Chine
现如今已有大量提供深度学习服务的供应商，在使用这些服务时，用户需要将自己的信息包含在prompt中发送给这些服务商，这会导致隐私泄漏等问题。另一方面，服务商基本不愿意公开自己辛苦训练得到的模型参数。针对这一问题，蚂蚁集团的一个研究团队提出了PUMA框架，可以在不影响模型性能的前提下实现安全的推理。不仅如此，他们也开源了相关代码。论文：https://arxiv.org/abs/2307.12533代码：https://github.com/secretflow/spu/blob/main/examples/python/ml/flax_llama7b/flax_llama7b.py预训练Tra
LLMs之Baichuan：Baichuan-13B模型的简介(包括Baichuan-7B)、安装、使用方法之详细攻略导读：2023年6月15日，百川智能(搜狗创始人王小川创建)发布了首个大模型成果Baichuan-7B，开源可商用，它在C-Eval、AGIEval和Gaokao中文权威评测榜单上，以显著优势全面超过了ChatGLM-6B等其他大模型，并且在MMLU英文权威评测榜单上，也领先LLaMA-7B很多。要来就来大的，要玩就玩真的，人狠话不多，就在7月11日，百川智能发布包含有预训练(Baichuan-13B-Base)和对齐(Baichuan-13B-Chat)两个版本。分析Baic
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读export_hf_checkpoint.py(模型权重合并文件)将LORA模型的权重合并回原始模型的权重(hf_llama_model+llama_7b_qlora)，并保存到指定的检查点文件中目录
LLMs之InternLM：InternLM/InternLM-7B模型的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：InternLM有 1040亿参数，是在包含1.6万亿token的多语种高质量数据集上训练而成。同时，InternLM-7B完全可商用，支持8k语境窗口长度，中文超ChatGPT，训练和评估动态反馈调整，基于MLdeploy部署(基于Fast Transform研发)快速加载大模型，比Transform快到2~3倍，Hybrid Zero提速 ，开放OpenCompass 评测标准。目录InternLM模型的简介1、InternLM的techreport(1)、主要结果2、Intern
百川智能｜开源可商用的大规模预训练语言模型baichuan-7B大模型概述baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文权威benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。百川智能发布的开源中英文大模型baichuan-7B是一个基于GPT-3.5架构的预训练语言模型，拥有70亿个参数，是目前全球最大的中英文混合预训练语言模型之一。根据百川智能的官方介绍，baichuan-7B的能力包括：语言理解和生
译者|朱先忠审校|重楼背景到目前为止，我们已经看到了ChatGPT的能力及其所能提供的强大功能。然而，对于企业应用来说，像ChatGPT这样的封闭源代码模型可能会带来风险，因为企业自身无法控制他们的数据。尽管OpenAI公司声称用户数据不会被存储或用于训练模型，但是这并不能保证数据不会以某种方式泄露。为了解决与封闭源代码模型相关的一些问题，研究人员正急于构建与ChatGPT等模型竞争的开源大型语言模型（LLM）。有了开源模型，企业可以在安全的云环境中托管模型，从而降低数据泄露的风险。最重要的是，你可以完全透明地了解模型的内部工作，这有助于用户与人工智能系统建立更多的信任关系。随着开源LLM的最
