一、模型简介            原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造，在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十（8月21日评测提交时间）。                Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在HuggingFace仓库获取模型，详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化：大规模的中文数据预训练原子大模型Atom在Llama2的基础上，采用大规模的中文数据进行持续预训练，包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金

本文将介绍如何使用llama.cpp在MacBookPro本地部署运行量化版本的Llama2模型推理，并基于LangChain在本地构建一个简单的文档Q&A应用。本文实验环境为AppleM1芯片+8GB内存。Llama2和llama.cppLlama2是MetaAI开发的Llama大语言模型的迭代版本，提供了7B，13B，70B参数的规格。Llama2和Llama相比在对话场景中有进一步的能力提升，并且在Safety和Helpfulness的平衡上会优于大部分其他模型，包括ChatGPT。重要的是，Llama2具有开源商用许可，因此个人和组织能够更方便地构建自己的大模型应用。为了能够在MacB

本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer。近日， LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！LLaMA（LargeLanguageModelMetaAI），由MetaAI发布的一个开放且高效的大型基础语言模型，共有7B、13B、33B、65B（650亿）四种版本。其数据集来源都是公开数据集，无任何定制数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现，整个训练数据集在token化之后大约包含1.4T的token。关于模型性能，LLaMA的性能非常优异：具有130亿参数的LLaMA模型「在大多数基准上」可以胜过GPT-3（

llama摘要llama在约1.4T的token上，训练出参数量7B到65B的模型，其模型规模如下在仅使用开源数据集的情况下，llama-13B在多数benchmarks上与GPT-3效果相当；llama-65B也与最好的模型（Chinchilla-70B和PALM-540B）打平。在预算有限的条件下，模型最佳性能并不是靠堆叠参数量实现，而是通过在更多的数据上训练较小的模型实现。此外，llama在模型推理上有不错的表现。数据集llama数据集语料都是来自open-source，来源分布如下llama对不同来源的语料的处理方式如下：通用crawl语料1. 句子级别去重2. fasttext去除非

我想要在android视频View中流式传输视频形式的url。我使用示例api代码并做了一些修改来满足我的需要。我的代码是publicclassVideoViewDemoextendsActivity{privatestaticfinalStringTAG="VideoViewDemo";privateStringcurrent;/***TODO:SetthepathvariabletoastreamingvideoURLoralocalmedia*filepath.*/privateStringpath="http://www.boisestatefootball.com/sites

微调命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python/aaa/LLaMA-Factory/src/train_bash.py\--stagesft\--model_name_or_path/aaa/LLaMA-Factory/models/chatglm2-6b\--do_train\--datasetbbbccc\--templatechatglm2\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/dddeee/\--overwrite_cache\--per_device_train_b

我用的是谷歌官方sample使用CameraAPI2解决视频录制问题。但问题是我无法全屏显示，因为我将屏幕方向限制为纵向。这里是我编辑的xml和officialxml.我认为这里是按纵横比将视频屏幕大小设置为TextureView但我无法将其设置为全屏。非常感谢任何帮助。mVideoSize=chooseVideoSize(map.getOutputSizes(MediaRecorder.class));mPreviewSize=chooseOptimalSize(map.getOutputSizes(SurfaceTexture.class),width,height,mVideoS

大模型现在真的是越来越卷了！11月OpenAI先是用GPTs革了套壳GPT们的命，然后再不惜献祭董事会搏了一波天大的流量。谷歌被逼急了，赶在年底之前仓促发布了超大模型Gemini，卷起了多模态，甚至不惜「视频造假」。就在今天，微软正式发布了曾在11月Ignite大会上预告的Phi-2！凭借着2.7B的参数，「小语言模型（SLM）」Phi-2几乎打穿了所有13B以下的大模型——包括谷歌最新发布的GeminiNano2。通过模型扩展和训练数据管理方面的创新，Phi-2展现了出色的推理和语言理解能力，在复杂的基准测试中，Phi-2的性能可以打平比自己大25倍的模型，甚至略占上风。它用非常「苗条」的尺

我正在将一个应用程序升级到android6.0。除了尝试从远程源播放某些视频时，一切似乎都很好。它们在我们的非Marshmallow设备上播放得很好(具体来说，我有一个GalaxyS3on4.1.2JellyBean可以播放完全相同的视频，没问题)。我们在6.0上用多台设备进行了测试，问题似乎仅限于此操作系统。尝试在简单的视频View中播放视频时，我收到一条警告，提示“无法播放此视频”。我以前在4.1.2上的其他视频上遇到过一些问题，我认为这可能是编解码器问题，我再次认为这可能是罪魁祸首。无法播放的视频都有这些共同点:AACH.264MPEG-4SDSMMPEG-4ODSM当我尝试使用

TopazVideo AImac是一款使用人工智能技术对视频进行增强和修复的软件。它可以自动降噪、去除锐化、减少压缩失真、提高清晰度等等。TopazVideoAI可以处理各种类型的视频，包括低分辨率视频、老旧影片、手机录制的视频等等。使用TopazVideoAI非常简单，只需要将需要处理的视频文件导入软件中，选择所需的增强选项，然后点击“开始处理”按钮即可。软件会根据所选的选项和视频的特性自动进行优化处理，并生成增强后的视频文件。除了增强和修复视频效果，TopazVideoAI还可以进行画面缩放、帧率转换、色彩调整等操作。此外，该软件还支持GPU加速，可以大大提高处理速度。​TopazVide