论文标题：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.13971论文来源：MetaAI一、概述大型语言模型（LargeLanguagesModels，LLMs）通过大规模文本数据的训练，展示了其根据文本指令或少量样本完成新任务的能力。这种少数示例的性质首次在规模足够大的模型中出现，导致了一系列聚焦于进一步扩大这些模型的工作。这些努力都是基于一个假设：模型参数越多，性能越好。然而，Hoffmann等人（2022）的近期研究显示，在给定的计算预算下，最佳的性能并非由最大的模型实现，而是由
这是一个项目中的实际需求，特此记录一下思路：页面中创建两个video标签在组件加载时同时加载两个视频资源(autoplay)，暂时不播放的视频在canpl了解规则ay事件中调用暂停方法，使之实现预加载使用绝对定位将预加载的视频移出可视窗口第一个视频结束后，通过ended事件播放之前预加载的视频 核心代码：模板：//:class动态控制class展示data:data:function(){return{ playVideoTag:true,//是否refvideo准备播放...}}方法：//播放video相关 onEnded:function(e){//改变playVideo
视频是可以按比例缩放显示的，现在大部分视频的宽度与高度比例是16:9，我们可以通过CSS将视频按照这个比例进行缩放显示。通过百分比设置宽度，根据宽高比16:9，计算出高度的百分比数值，设置内边距为高度的数值，最后用绝对定位把视频百分百填充到设置的区域里面.video-box{ padding-bottom:56.25%; width:100%; position:relative;}.video-boxvideo{ width:100%; height:100%; position:absolute; top:0; left:0; object-fit:cover;}
论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.04050随着以ChatGPT、GPT-4为代表的AI大模型逐渐爆火进入公众视野，各行各业都开始思考如何更好的使用和发展自己的大模型，有一些评论甚至认为大模型是以人工智能为标志的第四次产业革命的核心竞争产品。例如在5月26日的北京中关村2023论坛上，百度公司创始人、CEO李彦宏发表了题为《大模型改变世界》的演讲。在这次演讲中，李彦宏提出：“百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司”。这意味着，大模型现有的能力，已经可以向传统的互联网应用和方法发出挑战。本文介绍一篇来自得克萨斯A&M大学的工作，在本文中，作者瞄准的领域是传统的文本
LLaMA论文阅读0.简介LLaMA训练了从7B到65B不同参数量的模型，从Hoffmann的论文【Trainingcompute-optimallargelanguag】中证明了在有限计算代价的情况下(给定总的FLOPs大小)，表现最好的不是参数量最大的模型，而是在更多数据上训练的稍小的模型。LLaMA实现了两个目标：LLaMA-13B跟GPT-3相比,参数量小了10倍，但效果更好；LLaMA-65B比Chinchilla-70B和PaLM-540B更好。只依赖公开的开源数据集也可以达到最好的SOTA效果。1.论文阅读1.1训练数据使用了多数据集的混合，对相应数据集做了对应的清理，例如重复数
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
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了configuration_auto.pyingetitemraiseKeyError(key)KeyError:'llama’解决方案，希望能对学习和使用llama类模型的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1.问题描述
文章目录LLaMAAlpacaVicunaKoalaBaize(白泽)骆驼(Luotuo)BELLEGuanacoLLaMA与原始transformer的区别:预归一化[GPT3]。为了提高训练稳定性，对每个Transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。使用了Zhang和Sennrich（2019）引入的RMSNorm规范化函数。SwiGLU激活功能[PaLM]。用Shazeer（2020）引入的SwiGLU激活函数取代了ReLU非线性，以提高性能。论文使用的尺寸，而不是PaLM中的4d。旋转嵌入[GPTNeo]。删除了绝对位置嵌入，而是在网络的每一层添加了Su等人（20
获取视频的流媒体地址： 如果是Edge浏览器，直接在拓展市场搜索VideoDownloadHelper;如果是Chrome或Chrome为核的浏览器（如我使用的vivaldi），可以下载我上传的资源，解压后，在vivaldi://extensions/（如果是Chrome则是chrome://extensions/）加载已解压的扩展程序,VideoDownloadHelper就成功添加为浏览器拓展了；值得一提的是，VideoDownloadHelper本身支持除HLS外的网页视频下载，所以才有了这篇博客。安装ffmpeg：官网下载；嫌官网下载麻烦的话，可以下载我上传的资源，下载完成后直接进
参考：https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599cmakewindows安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105llama.cpp下载编译1、下载：gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp2、编译mkdirbuildcdbui
