3评价结果3.1Spider数据集表2列出了各种提示策略和模型组合的执行准确性(EX)和测试套件(TS)的准确性。我们的主要发现是：开源模型在Spider数据集上遇到了困难：尽管参数数量和模型性能之间存在正相关关系，但开源模型在Spider数据集上实现高精度方面面临着挑战。例如，尽管Vicuna7B和13B已证明比原始预训练的LLaMA7B和13B模型有所改进，但与Bard和GPT-3.5相比，性能仍然存在显着差距。此外，与LLaMA的13B版本相比，Dolly模型在不同的提示策略上也表现不佳。LLM的表现对提示风格高度敏感：我们的实证研究结果证实，不存在适用于所有模型的通用提示策略。虽然IS
项目场景：为支撑开源LLM大模型的私有化部署，需要单机多个不同型号GPU的混合使用，度娘、GPT4和机器售后都不知道如何解决，自己动手解决，mark一下。问题描述有2台深度学习的工作站，分别有2张3090和2张4090，Qwen-14B-Chat轻松跑起，知识库检索等应用效果还可以，想提升到Qwen-72B-int4（官方要求最低48G显存），于是把4张卡集中到同一台机器（多级多卡也是可以的，但不是每个框架都支持分布式GPU），过程中遇到一些坑，度娘无混卡的案例，gpt4无帮助，2台工作站和4张gpu都是联想供货的，问售后技术的，说没有试过，不知道怎么弄😶，最终还是自己动手解决问题。fastg
ImageBind-LLM:Multi-modalityInstructionTuning论文阅读笔记Method方法BindNetworkRMSNorm的原理及与LayerNorm的对比RelatedWord/PriorWorkLLaMA-Adapter联系我们本文主要基于LLaMA和ImageBind工作，结合多模态信息和文本指令来实现一系列任务。训练中仅使用图像文本信息作为多模态信息提取能力的训练数据（onlyleveragethevision-languagedataformulti-modalityinstructiontuning）。Github代码link.Method方法对于一
参考：https://github.com/vllm-project/vllmhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/645732302https://vllm.readthedocs.io/en/latest/getting_started/quickstart.html##文档1、vLLM这里使用的cuda版本是11.4，teslaT4卡加速原理：PagedAttention，主要是利用kv缓存2、qwen测试使用：注意：用最新的qwen7Bv1.1版本的话，vllm要升级到最新0.2.0才可以（https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen
Look！👀我们的大模型商业化落地产品📖更多AI资讯请👉🏾关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼🏫近年来，人工智能（AI）领域经历了令人瞩目的增长，尤其是自然语言处理（NLP）。你知道是什么推动了NLP领域的这种飞速发展吗？没错，那就是大型语言模型LLM。这些模型可能会彻底改变我们与科技的互动方式！以OpenAI的GPT-3.5为例，它的火爆程度展示了大型语言模型在人工智能领域的重要性。这些模型是如何工作的呢？它们为何如此流行？在本文中，我们将探究大型语言模型的世界：了解它们的定义、训练方式，探讨它们迅速流行的奥秘，并介绍一些常见的大型语言模型实例。同时，我们还将探讨这些模型面临的挑
【Yolov8】基于C#和TensorRT部署Yolov8全系列模型项目介绍1.OpenVINO™2.Yolov8模型2.1安装转换插件安装ultralytics安装ONNX安装OpenVINO2.2获取Yolov8部署模型DetectionSegmentationClassificationPose3.TensorRTSharp安装4.1TensorRT安装4.2TensorRTSharp配置4.Yolov8detection4.1模型推理4.2模型推理结果5.Yolov8segmentation5.1模型推理5.2模型推理结果6.Yolov8Classification6.1模型推理6.2
在SREWorks社区聚集了很多进行运维数仓建设的同学，大家都会遇到类似的挑战和问题：数仓中存储大量数据消耗成本，但很多存储的数据却并没有消费。进数仓的ETL学习成本高、管理成本高，相关同学配合度低，以及上游结构改动后ETL却迟迟无人调整。数仓中数据的时效性、准确性问题，导致很多场景无法完全依赖数仓展开。上面的种种让推广数仓的同学很犯难：明明花了大力气构建了统一数仓，但却又受限于各种问题，无法让其价值得到完全的落地。本文旨在阐述一种基于LLM的数仓构建方案，从架构层面解决上述的三个问题。一、方案设计从需求出发，再次思考一下我们进行运维数仓构建的初衷：用一句SQL可以查询或统计到所有我们关注的运
目录前言准备工作Git Python3.9 Cmake下载模型 合并模型部署模型 前言想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型,但碍于经济实力,不过民间上出现了大量的量化模型,我们平民也能体验体验啦~,该模型可以在笔记本电脑上部署,确保你电脑至少有16G运行内存开原地址：GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)Linux和Mac的教程在开源的仓库中有提供，当然如果你是M1的也可以参考以下文章：https://gist.github.com/cedrickche
JetsonNano部署yolov5TensorRT实现实时单目摄像头视频检测车辆（未完结）简要说明鄙人选择使用WInSCP来进行文件传输，这样可以很方便的在x86上的文件传输到jetsonnano上。适用场景：1、使用JetsonNano部署移动端的深度学习机器人；JetsonNano相当于另外一台电脑，非虚拟机与主机的形式，因此直接用虚拟机的方式来传输文件不得行。2、JetsonNano上的Linux编辑环境较差；JetsonNano小小的微型机肯定没有在台式或者手提上面敲码爽啊，屏幕太小了，看着头疼。烧录首先，JetsonNano需要下载镜像才能正常开机运行。提供NVIDIA的官网地址：
一、多模态RAG OpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一个多模态模型，可以接收文本/图像，并可以输出文本响应。最近还有一些其他的多模态模型：LLaVa和Fuyu-8B。 在过去的一年里，大部分应用程序开发都是围绕文本输入/文本输出范式。最典型的例子之一是检索增强生成（RAG）——将LLM与外部文本语料库相结合，对模型未经训练的数据进行推理。通过处理任意文档（比如PDF、网页），将其切分为块并存储到向量数据库中，然后通过检索到相关的块输入给LL
