Acsintoae,A.,Florescu,A.,Georgescu,M.,Mare,T.,Sumedrea,P.,Ionescu,R.T.,Khan,F.S.,&Shah,M.(2021).UBnormal:NewBenchmarkforSupervisedOpen-SetVideoAnomalyDetection. ArXiv,abs/2111.08644.Paper: https://arxiv.org/abs/2111.08644 Code:GitHub-lilygeorgescu/UBnormal:UBnormal:NewBenchmarkforSupervisedOpen-SetV
🤗宝子们可以戳阅读原文查看文中所有的外部链接哟！引言今天，Meta发布了Llama2，其包含了一系列最先进的开放大语言模型，我们很高兴能够将其全面集成入HuggingFace，并全力支持其发布。Llama2的社区许可证相当宽松，且可商用。其代码、预训练模型和微调模型均于今天发布了🔥。通过与Meta合作，我们已经顺利地完成了对Llama2的集成，你可以在Hub上找到12个开放模型(3个基础模型以及3个微调模型，每个模型都有2种checkpoint:一个是Meta的原始checkpoint，一个是transformers格式的checkpoint)。以下列出了HuggingFace支持Llama2
昨天在github上看到一个在本地部署中文大模型的项目，和大家分享一下。先把地址po出来。项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca以下是原github中给出的体验GIF，可以看到这个模型还是具备一定的指令理解和上下文对话能力的。由于模型使用的是LoRA（一种高效模型训练方法），所以整个模型的参数量是比较小的（压缩包大概不到800M），但是需要和原版Facebook的权重进行结合才能使用。其实Facebook开源了，但又没完全开源
最近在开源社区，很多人都在探索大模型的优化方法。有一个叫llama.cpp的项目用原始C++重写了LLaMa的推理代码，效果极好，获得了人们的广泛关注。通过一些优化和量化权重，它能让我们在各种以前无法想象的硬件上本地运行LLaMa模型。其中：在谷歌Pixel5手机上，它能以1token/s的速度运行7B参数模型。在 M2芯片的MacbookPro上，使用7B参数模型的速度约为16token/s我们甚至于可以在4GBRAM的树莓派上运行7B模型，尽管速度只有0.1 token/sGitHub链接：https://github.com/ggerganov/llama.cpp我们知道，除了通用化能力
SequenceLength是指LLM能够处理的文本的最大长度，越长，自然越有优势：更强的记忆性。更多轮的历史对话被拼接到对话中，减少出现遗忘现象长文本场景下体验更佳。比如文档问答、小说续写等当今开源LLM中的当红炸子鸡——LLaMA，第一版上下文长度是2048，第二版长度是4096。相比之下ChatGPT、GPT4已经支持到16k，Claude甚至支持到了100k。足以见得将LLaMA拉长是如此的任重而道远。本文将会介绍三种在旋转位置编码（RoPE）基础上扩充上下文的高性价比方案，在文末会介绍我的实践经验。线性插值法Kaiokendev的博客[1]中提到了方法，和Meta的一篇工作[2]不谋
这一年来，以ChatGPT和GPT-4为代表的大语言模型（LLM）发展迅速，紧随其后，Meta开源的LLaMa、Llama2系列模型在AI界也引起的了不小的轰动。但随之而来的是争议不断，有人认为LLM存在一些不可控的风险，给人类生存构成一些潜在威胁。为了应对这些挑战，对LLM对齐的研究变得越来越重要，有研究者提出指令跟随（instructionfollowing），但这种方法需要大量的人工注释。然而，注释如此高质量的指令跟随数据集耗费巨大。本文来自 MetaAI的研究者提出了一种可扩展的方法即指令回译（instructionbacktranslation），该方法通过自动注释相应的指令来构建高
指示：现在您可以在计算机本地运行ChatGPT和LLaMA-2。Meta刚刚发布了这个拥有700亿参数的模型，比任何其他Open模型都要好，甚至击败了Falcon40B！为此，您需要打开终端，转到项目文件夹，然后gitclonellama.cpp项目$gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cpp现在进入该文件夹并使用make构建项目：$cdllama.cpp$make然后您需要从Meta网站请求访问该模型，并接受使用它的条款和条件，速度非常快收到接受电子邮件后，安装git-lfs并将llama-2–13b-chat模型从HuggingFace下载
这个问题在这里已经有了答案:Whatisthedifferencebetween.quitand.QUITinpygame(2个答案)pygamewindowclosesimmediatlyafteropeningup(1个回答)关闭去年。我之前使用过Pygame和python2.7，但最近我“升级”到python3.2。我下载并安装了最新版本的Pygame，据说它可以与这个版本的python一起使用。然而，我在什么应该是一个简单的代码块上遇到了这个相当令人沮丧的错误。代码是:importpygame,randomtitle="Hello!"width=640height=400pyg
以Llama-2为例，在生成模型中使用自定义StoppingCriteria1.前言2.场景介绍3.解决方法4.结语1.前言在之前的文章中，介绍了使用transformers模块创建的模型，其generate方法的详细原理和使用方法，文章链接：以beamsearch为例，详解transformers中generate方法（上）以beamsearch为例，详解transformers中generate方法（下）其中提到了用户参与生成过程的两个关键组件，logits_processor和stopping_criteria，使用这两个类，是用户控制生成过程的主要手段。其中，logits_proces
【新智元导读】Meta的大规模多语言语音（MMS）项目将彻底改变语音技术，使用wav2vec2.0的自监督学习，MMS将语音技术扩展到1100到4000种语言。在语音方面，Meta又达到了另一个LLaMA级的里程碑。今天，Meta推出了一个名为MMS的大规模多语言语音项目，它将彻底改变语音技术。MMS支持1000多种语言，用圣经训练，错误率仅为Whisper数据集的一半。只凭一个模型，Meta就建起了一座巴别塔。并且，Meta选择将所有模型和代码开源，希望为保护世界语种的多样性做出贡献。在此之前的模型可以覆盖大约100种语言，而这次，MMS直接把这个数字增加了10-40倍！具体来说，Meta开
