2023年2月25日，Meta使用2048张A100GPU，花费21天训练的Transformer大模型LLaMA开源了。1.4Ttokenstakesapproximately21days以下是觉得论文中重要的一些要点1）相对较小的模型也可以获得不错的性能研究者发现在给定计算能力限制的情况下，最好的性能并不是来源于更大的模型，而是来源于相对较小模型在更多的数据上进行训练。LLaMA就采用了这种策略，LLaMA模型，模型参数从7B到65B不等，13B版本性能优于GPT-3(175B)，65B版本获得相比目前最好模型差不多的性能。目前大家公认的大模型openai的GPT3系列，参数量大约175B
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
在vue项目中使用video.js时要求中文化，但是网上的解决办法不太好找，特此记录一下。错误步骤：根据网上的教程，找到中文包在node_modules/video.js/dist/lang/zh-CN.jsimport'video.js/dist/lang/zh-CN.js在设置里配置成中文：language：“zh-CN”报错：videojsisnotdefined解决办法：1、找到这个/zh-CN.js，在里面加一句：importvideojsfrom"video.js"弊端：这个项目多人合作，别人没有同步修改这个插件的话，就还是会报错，不利于项目维护，故舍弃此方案2、使用zh-CN.j
在这里记录下这个大坑：废话不多说直接上干货重点：导致安卓全屏不了的问题就在于css样式问题 exportdefault{ data(){ return{ videoUrl:'xxxxx' }; },onReady(){this.videoContext=uni.createVideoContext('myVideo',this);this.videoContext.requestFullScreen({direction:90});}, methods:{ fullscreenchange(e){ if(!e.detail.fullScreen){ this
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
问题场景后台上传了有一个大小为700+M的视频文件，结果在小程序播放页面加载一会就会黑屏，并且视频时长也没有解析成功，但是视频路径在浏览器访问是没有问题的。（当时是在小米手机出现该bug）分析问题可能原因：上传阿里云视频路径地址有问题。（已排除）可能视频文件过大，导致加载失败。是否是手机厂商兼容性问题。解决方案针对以上问题首先在本地微信ide上无法复现该bug，视频都能正常播放。然后找了三款手机进行测试：机型是否复现该bugvivo否华为是苹果否接着就去百度找相关帖子，最多的解决方案是在video标签上添加custom-cache="{{true}}"，意思大概是是否允许用户缓存，由于微信小程
说明：该组件从APIversion7开始支持。后续版本如有新增内容，则采用上角标单独标记该内容的起始版本。接口Video(value:{src?:string,currentProgressRate?:number|string,previewUri?:string,controller?:VideoController})示例代码：//@ts-nocheck@Entry@ComponentstructVideoExample{@Statesrc:Resource=$rawfile('video1.mp4')@StatecurrentProgressRate:number=1@Statemut
【AI实战】从零开始搭建中文LLaMA-33B语言模型Chinese-LLaMA-Alpaca-33B简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Chinese-LLaMA-Alpaca拉取llama-30b-hf模型权重及代码拉取chinese-llama-lora-33b模型权重及代码合并模型权重先转换pth类型的模型权重，验证模型权重合并后检查SHA256再合并huggingface类型的模型权重搭建测试页面拉取text-generation-webui加载模型并启动webui参考简介2023年2月25日消息，Meta推出了一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型，
文章目录实现效果实现步骤1.下载依赖2.全局注册main.js3.新建vue文件实现效果注：用来测试的在线视频url地址实现步骤1.下载依赖vue2推荐下载指定版本依赖，不然可能下载不下来报错。npminstall--savevue-video-player@4.0.62.全局注册main.jsimportVideoPlayerfrom'vue-video-player'import'vue-video-player/src/custom-theme.css'import'video.js/dist/video-js.css'Vue.use(VideoPlayer)3.新建vue文件templ
