使用LoRA对大语言模型LLaMA做Fine-tune前言下载配置环境模型的训练Fine-tune模型的使用Inference参考问题汇总前言目前有大量对LLM（大语言模型）做Fine-tune的方式，不过需要消耗的资源非常高，例如StanfordAlpaca:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(80GB)GPUFastChat/Vicuna:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(40GB)GPU这种资源需求令普通的学习者望而却步，使用LoRA则可以较好的解决这个问题LoRA全称为Low-RankAdaptationofLargeLanguageMod
©2022UrielSingeretal(MetaAI)©2023Conmajia本文基于论文Make-A-Video:Text-to-VideoGenerationwithoutText-VideoData（2209.14792）。本文已获论文第一作者UrielSinger授权。本视频由这句话生成：穿着超人装和红色披风的狗狗飞过天空摘要我们提出了Make-A-Video（造啊视频），一种直接将最近在文生图（T2I）方面取得的巨大进展转化为文生视频(T2V)的方法。我们的方式很简单：从配对的文字图片数据中了解世界的样子以及它是如何被描述的，从无监督的视频片段中了解世界是如何运动的。Make-A
1、背景项目中有涉及视频播放的需求，并且UI设计了样式，与原生的视频video组件有差异，所以使用了vue-video-player插件，并对vue-video-player进行样式改造，自定义播放暂停按钮、全屏按钮、时间进度条样式等，自动播放设置、设置一开始全屏播放视频、监听全屏事件等。2、效果图这是样式处理后的效果：这是未处理样式的效果：3、代码实现3.1安装插件我安装的是指定版本npminstallvue-video-player@5.0.1--save，因为我直接安装最新版本npminstallvue-video-player--save项目就会报错，如果你们安装最新版本没报错也可以安
用户自定义视频控件的话，就得我们自己去控制控件的显示和隐藏状态，一起看看如何实现吧。一、标签布局结构1、在标签中加入几个鼠标事件：@dblclick="fullScreen()" //双击@mouseover="handleMouseOver()" //鼠标移入视频区域@mousemove.self="handleMouseMove()" //鼠标在视频区域内移动@mouseout="handleMouseOut()" //鼠标移出视频区域2、在控件标签的父盒子上加入鼠标事件：@mouseover="ctrlMouseOver" //鼠标移入控件区域【注意阻止事件冒泡】您的浏览器不支
文章来源：https://huggingface.co/blog/stackllamaStackLLaMA:Ahands-onguidetotrainLLaMAwithRLHFChatGPT、GPT-4和Claude等模型是功能强大的语言模型，已使用一种称为人类反馈强化学习(RLHF)的方法进行了微调，以更好地符合我们期望它们的行为方式并希望使用它们.在这篇博文中，我们展示了训练LlaMa模型以使用RLHF通过以下组合回答StackExchange上的问题所涉及的所有步骤：监督微调(SFT)奖励/偏好建模(RM)从人类反馈中强化学习(RLHF)来自InstructGPT论文：Ouyang,Lo
欢迎关注『CVHub』官方微信公众号！Title:EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLlamaandAlpacaPDF:https://arxiv.org/pdf/2304.08177v1.pdfCode:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca导读大型语言模型LLM，如ChatGPT和GPT-4，已经彻底改变了自然语言处理研究。然而，LLMs的昂贵训练和部署对于透明和开放的学术研究提出了挑战。为了解决这些问题，该项目开源了中文LLaMA和Alpaca大语言模型，并强调指令微调。通过增加20K
斯坦福的Alpaca模型基于LLaMA-7B和指令微调，仅使用约5万条训练数据，就能达到类似GPT-3.5的效果。斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5，100美元即可复现mp.weixin.qq.com/s/U6ioEygg5mlVpAIb2L3cZw正在上传…重新上传取消Alpaca的训练流程很简单，只有两个步骤：将175个人工设计的指令任务作为种子，使用text-davinci-003随机生成指令，最终生成了52,000条指令数据。例如：{"instruction":"Rewritethefollowingsentenceinthethirdperson","input":"Iam
环境：Xeon E5-2680v416C40GRAMWinServer2019StandardEditionPython3.10依赖库:accelerate==0.18.0anyio==3.5.0argon2-cffi==21.3.0argon2-cffi-bindings==21.2.0asttokens==2.0.5attrs==22.1.0Babel==2.11.0backcall==0.2.0beautifulsoup4==4.12.2bleach==4.1.0brotlipy==0.7.0certifi==2022.12.7cffi==1.15.1chardet==5.1.0char
由于LLaMA没有使用RLHF，后来有一个初创公司NebulyAI使用LangChainagent生成的数据集对LLaMA模型使用了RLHF进行学习，得到了ChatLLaMA模型，详情请参考：Meta开源的LLaMA性能真如论文所述吗？如果增加RLHF，效果会提升吗？，其实RLHF未必是必须的，主要是高质量的标注数据获取成本比较高，RLHF是一个trade-off。StackLLaMA模型介绍今天分享的StackLLaMA是按照InstructGPT论文的方法获得的，它的目的是，在算法流程上和ChatGPT类似，大致流程如下：监督微调(SFT)奖励/偏好建模(RM)从人类反馈中强化学习(RLH
Vue2视频播放组件可自定义设置以下属性： 视频文件url（videoSrc），类型：string，必传，默认''，支持网络地址https和相对地址视频封面url（videoPoster），类型：string，默认''，支持网络地址https和相对地址（在未设置封面且preload不等于none时，自动获取视频第0.3s对应帧作为封面图）视频播放器宽度（width），类型：number，默认800px视频播放器高度（height），类型：number，默认450px视频就绪后是否马上播放（autoplay），优先级高于preload，类型：boolean，默认false是否向用户显示控件，比
