之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础 矩阵运算在科学计算、数字信号处理和图像处理等领域有着广泛的应用,上述应用领域的实时性要求很高,因此如何快速实现矩阵运算具有重要的意义。与ASIC和GPP相比,FPGA兼具并行度高、灵活性好等特性,在许多应用领域取得了很好的加速效果。基于FPGA的浮点运算设计原则和基本浮点运算单元的实现方法,以矩阵乘法为例,对矩阵运算执行周期的理论下限值进行了分析,确定了固化结构设计的主要参数,分析了矩阵乘法的线型阵列固化结构和矩阵分解的循环线型阵列结构,并分别对这两种固化结构进行了改进和优化,提出了一种新的矩阵求逆的FPGA固化结构,给出了每种结
目录1.选用工程2.中文llama-7b预训练模型下载3.数据准备4.开始指令微调5.模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：GTX3090-24G（惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~）（本文旨在快速实现基于llama-7b的中文指令微调）1.选用工程咱们还是用lit-llama（环境安装过程见上篇博客）地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.中文llama-7b预训练模型下载模型下载在huggingface上搜索"llamachinese"，我们选以下这个模型，如图所示：模型转换切换到lit-llama的工程，修改scri
文章目录用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4ChatGPTSageClaude文心一言科大讯飞ChatGLM130BAquilaChat7B用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4实现一个基本的LSMTree（Log-StructuredMerge-Tree）算法需要考虑以下几个组件：Memtable：存储内存中的数据，可以用一个简单的键值对数据结构表示，例如Go中的map[string]string。SSTable：一个不可变的、排好序的键值对数组，存储在磁盘上。合并策略：一种方法，可以将Memtable中的数据与SSTable中的数据合并，以减少查询时的磁盘查找操作
LLAMA的懒人包： 链接：https://pan.baidu.com/s/1xOw8-eP8QB--u6y644_UPg?pwd=0l08 提取码：0l08 模型来源：elinas/llama-7b-hf-transformers-4.29 模型来源（LoRA）：ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 侵权请通知作者删除 也可以进我的群下载哦：904511841 下面是llama的输入样例 >自我介绍一下llama您好，我是llama。我是一个大型语言模型，由OpenAI训练而成。我可以回答您的问题并提供帮助。如果您有任何疑问或需要我的帮助，请随时与我联系。
目录1.选用工程：lit-llama2.下载工程3.安装环境4.下载LLAMA-7B模型5.做模型转换6.初步测试7.为什么要进行指令微调？8.开始进行指令微调8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调）1.选用工程：lit-llama地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.下载工程gitclonehttps://github.com/Lightning-AI/lit-llama.git3.安装环境切换到工程目录cd./li
禅与计算机程序设计艺术：实测结论——ChatGLM>AquilaChat>BaiChuan-7B,在写作和写代码方面都不大稳定。模型不怎么稳定，暂时感觉还不可用（有时候给了丰富的Prompt内容，结果原样输出了！）。跟ChatGLM比起来，还差一截啊。PS:不知道开源文档里写的评测分数的具体的标准跟我这普通人随便问答的标准是不是差异很大。希望baichuan-7B再打磨打磨吧。文章目录禅与计算机程序设计艺术：实测结论——ChatGLM>AquilaChat>BaiChuan-7B,在写作和写代码方面都不大稳定。模型不怎么稳定，暂时感觉还不可用（有时候给了丰富的Prompt内容，结果原样输出了！
LLaMA-Adapter，现在已经完全解锁了。作为一个通用的多模态基础模型，它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入，同时还能提供图像、文本和检测的输出。相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter，这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapterV2。论文：https://arxiv.org/abs/2304.15010这是升级之后的多模态和双语功能示意图：图片它是唯一可以结合多种模态的模型，例如，从3D点云和背景音频生成真实的图像。而且，它还支持双语功能，能接收和生成多种语言的文本。它还能和LLaMA/ImageBind，Falcon，LangChain等模型整合。在
3个IO通过一片74hc595扩展8个输出IO，3个IO通过一片74hc1655扩展8个输入IO，最终成为8X8的矩阵键盘。对于普通的矩阵键盘，再加入防止鬼键、消抖和按下与松开识别。一、74hc595介绍74HC595是一个8位串行输入、并行输出的移位缓存器。通俗的来讲就是在输入时钟的上升沿数据输入端的数据可以位移进入芯片内部的位移缓存器，多位数据移位输入完成后，在输出锁存时钟的上升沿时将数据存入并行输出缓存器，在输出使能时数据输出到并行输出端。相当于可以通过3个IO口控制输出并行的8个IO口，甚至通过74hc595的级联扩展更多的IO，相比于74HC138更加的灵活和可扩展。这里介绍怎么使用
简介：Meta开源了LLama，不过有很多限制，很难商业运用。于是现在MosaicML开发了MPT-7B模型，它是一个基于Transformer在1T文本/代码Token上训练出来的模型。该模型开源，与LLaMA-7B模型效果相匹配，而且可用于商业用途。代码：https://github.com/mosaicml/llm-foundry/模型：mosaicml/mpt-7b-instruct·HuggingFace演示：MPT-7B-Instruct-aHuggingFaceSpacebymosaicml博客：https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b看过资料后感
