Reddit上的网友，又搞新活了。他用了自己100个小时的网络足迹数据，训练了一个大语言模型。也就是说，他可以和自己的数字分身对话了。图片用100小时的数据训练了17B的模型，现在他可以和自己的「幽灵」进行对话了训练这么个大模型，其实并不容易，根据该网友的说法，他前后改进了很多次，并且在花费了许多个深夜来自言自语，才终于训练好了大模型。如果让他总结经验的话，就是项目是否成功基本取决于访谈语料库的质量。方法无关紧要，语料库至关重要最开始，他用的是Meta的Llama-2（llama-2-70b-hf），但由于生成的结果很奇怪（不知道是自己的微调不正确，还是模型并没有做自己该做的事），最终他选择的
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
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131312366LLaMA和Vicuna都是大语言模型(LLM)，两者的差异如下：LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)：开放和高效的基础语言模型，这是一系列从7B到65B参数的语言模型，使用公开可用的数据集进行训练，没有使用专有和无法获取的数据集。LLaMA-13B在大多数基准测试中超越了GPT-3(175B)，LLaMA-65B与最好的模型Chinchilla-70B和Pa
有人做了windows下的脚本放到github上了，直接运行就可以了。我在本机试了一下13B的模型能运行，但生成速度非常慢，回复一个问题基本上要花5分钟以上的时间。我的机器配置3900X 32G内存。https://github.com/mps256/vicuna.ps1
LLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比ClosedAI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前huggingface已集成了LLaMa的代码实现和开源模型。学术界和工业界都可以在此基础上进行学习和研究。LLaMa模型介绍 LLaMa的模型架构使用的是TransformerDecoder结构，但LLaMa在细节上做了一些优化： 1）Pre-n
自从Meta公司发布LLaMA以来，围绕它微调和开发的模型越来越多，这得益于它的性能和效果，2023年3月份发布的草泥马（Alpaca）是由Meta的LLaMA7B微调而来的全新模型，仅用了52k数据，性能约等于GPT-3.5。斯坦福发布了一个由LLaMA7B微调的模型Alpaca（羊驼），训练3小时，性能比肩GPT-3.5最近，UC伯克利学者联手CMU、斯坦福等，再次推出一个全新模型——130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。代码：https://github.com/lm-sys/FastChat在线体验地址：https://chat.lmsys.org/Vicuna介绍Vic
NLP之LLMs：《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详测七款个类ChatGPT大模型(GPT-2、LLaMa、Alpaca、Vicuna、MPT-Chat、CohereCommand和ChatGPT)目录《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详细测评七款个类ChatGPT大模型Overview概览Setup设置ModelSettings模型设置EvaluationMetrics评估指标FurtherAnalysis进一步分析Results结果Howwelldomodelsperformoverall?模型整体表现如何？Accuracyby
2023开年以来，大模型进入疯狂内卷状态，大模型的发布都要以“天”为单位进行迭代。之前，尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），下面我们来尝试从0到1复现Vicuna训练及推理。Vicuna简介继斯坦福羊驼（StanfordAlpaca）之后，UC伯克利、CMU、斯坦福等机构的学者，联手发布了最新开源大模型骆马（Vicuna），包含7B和13B参数。其中，13B参数模型，训练成本仅需300美元，达到了ChatGPT的90%以上的能力，初步评估总结如图所示：image.pngVicuna工作流程Vicuna具体的工作流程如下图所示，首先，研究人员从ShareGPT.co
本教程专注在怎么使用已经开源的模型和项目，构建一个可以私有化部署的问答知识库，而且整体效果要有所保障。主要工作包括：选择基础模型，openAI，claude这些商用的，或者其他的开源的，这次我们选择Vicuna-13B；开源有很多的知识库问答系统，这次我们选择DB-GPT,优点是支持多端的访问；根据项目的整体的要求，尤其是基础模型的要求选择适合的硬件设备，可以选用云服务，这次我们选择阿里云的云服务根据项目说明部署该架构主要由五部分组成，依次为知识库、Embedding、向量存储、大模型（如Vicuna-13B）以及生成（Generate）。整体流程是：知识库经过Embedding处理转化为向量
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OK5NLLVSBLb-4QsnqGp45g文章目录简要介绍模型介绍数据来源模型评估方法模型局限性模型总体评价简要介绍以Meta开源LLaMA（直译为「大羊驼」）系列模型为起点，研究人员逐渐研发出基于LLaMA的Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo（骆驼）等轻量级类ChatGPT模型并开源。近日，研究者们又提出了一个新的模型：Vicuna（小羊驼）。该模型基于LLaMA，参数量13B。Vicuna-13B就是通过微调LLaMA实现了高性能的对话生成有趣的是，在该模型的评测环节中，作者没有通过某种“标准化考试”
