LLMs之Code：大语言模型纵向赋能场景—垂直行业场景应用之大模型代码场景的简介、主流LLMs(SQLCoder/CodeLlama/Ziya-Coding/CodeShell等)及其评估基准(包括数据集)、案例应用之详细攻略目录大模型代码场景的简介大模型代码场景的主流LLMs及其评估基准(包括数据集)
LLama大模型初体验——Linux服务器部署LLama注意事项一、基本步骤基本步骤可以参考这个链接：超详细Llama2部署教程——个人gpt体验攻略！llama开源仓库：https://github.com/facebookresearch/llama二、注意事项这里提一些教程链接中没有提及的注意点。1、RequestaccesstothenextversionofLlama在“RequestaccesstothenextversionofLlama”网页中，Country选择China的话会显示“Sorry,thedownloadisnotavailableinyourregion”，选择
来自中国人民大学的研究者将Llama等因果语言模型所遭遇的“逆转诅咒”归咎于next-tokenprediction+causallanguagemodel的本质缺陷，并发现GLM采用的自回归填空的训练方法对这种“逆转诅咒”显示出更强的鲁棒性。通过将双向注意力机制引入Llama模型进行微调，该研究实现了对Llama的“逆转诅咒”的缓解。该研究认为当前主流的这种大模型结构与训练范式存在着很多潜在的缺陷，希望有更多的研究者能够在模型结构或者预训练范式上进行创新突破，以获得更高的智能水平。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.07468.pdf背景LukasBerglund
最近项目中遇到这样的一个问题，uniapp视频播放组件在h5上面上可正常使用，但在打包成app（安卓/IOS）时，发现了Video组件层级太高或者在页面中不跟随页面滚动等问题。官方给出的方案比较繁琐复杂，因此自己写了一个简单粗暴的组件，利用iframe实现1.我们直接新建一个nVideo.vue的组件2.在需要使用的地方直接引入使用这个组件，只需传src视频地址进来即可话不多说，直接上代码template> iframe:onload="onloadCode"style="width:100%;height:100%;border:1pxsolid#fff;background:#000;">
大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须
我想用gif或图像更改Surface预览底部叠加层LikeVigo像这样请告诉我任何sdk或我在这个过滤器中使用的是什么我可以使用它更改顶View上的叠加层HelpofthisPictureCallbackcameraPictureCallbackJpeg=newPictureCallback(){@OverridepublicvoidonPictureTaken(byte[]data,Cameracamera){//TODOAuto-generatedmethodstubBitmapcameraBitmap=BitmapFactory.decodeByteArray(data,0,d
使用transformers加载decapoda-research/llama-7b-hf的踩坑记录。ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.解决办法：https://github.com/huggingface/transformers/issues/22222将tokenizer_config.json中LLaMATokenizer改为LlamaTokenizer。RecursionError:maximumrecursiondepthexceededwhilegettingth
来源：Georgescu,Mariana-Iuliana,etal.“AnomalyDetectioninVideoviaSelf-SupervisedandMulti-TaskLearning.”2021IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),June2021.Crossref,https://doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.01255.OfficialURL: CVPR2021OpenAccessRepositoryCode：GitHub-lilygeorgescu/AED-S
增加LLM上下文长度可以提升大语言模型在一些任务上的表现，这包括多轮长对话、长文本摘要、视觉-语言Transformer模型的高分辨4k模型的理解力以及代码生成、图像以及音频生成等。对长上下文场景，在解码阶段，缓存先前token的Key和Value（KV）需要巨大的内存开销，其次主流的LLM模型在推理的时候上下文长度都小于等于训练时的上下文长度。为了约束长文本时缓存先前KV的内存和计算量，很容易想到的方法是对KV进行加窗选择，这样可以限制参与当前token计算的KV历史数量，将内存和计算量约束在可控的范围内。Llama2官方支持的标准版模型（下称基座模型）上下文长度是是4k，而Chinese-
