LLama[GPT3]使用RMSNorm（即RootMeansquareLayerNormalization）对输入数据进行标准化，RMSNorm可以参考论文：Rootmeansquarelayernormalization。[PaLM]使用激活函数SwiGLU，该函数可以参考PALM论文：Gluvariantsimprovetransformer。[GPTNeo]使用RotaryEmbeddings进行位置编码，该编码可以参考论文Roformer:Enhancedtransformerwithrotarypositionembedding。使用了AdamW优化器，并使用cosinelearn
待写LLaMA模型论文原文：https://arxiv.org/abs/2302.13971v1预训练数据模型架构模型就是用的transformer的decoder，所以在结构上它与GPT是非常类似的，只是有一些细节需要注意一下。1、RMSPre-Norm2、SwiGLU激活函数3、RoPE旋转位置编码Alpaca模型[StanfordCRFM] 中文聊天aipacaGitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca内容导引
NVIDIAMaxineVideoEffectsSDK編程指南 -实践小记本篇博客重点只说VideoEffect的部分，此外还有AudioEffect的部分、还有AR部分，不在本篇范围内。本文由重庆Debug原创NVIDIAMaxineVideoEffects支持基于AI的视觉效果，这些效果可以输入标准网络摄像头画面数据，同时也可以传入一张图或者来自ffmpeg解码器的帧数据，让使用者可以轻松集成到视频会议和视频特效内容创建管道中；底层深度学习模型使用NVIDIA®TensorRT™通过NVIDIAAI进行优化以实现高性能推理，使开发人员能够在实时应用程序中应用多种效果。NVIDIAMaxin
MiniGPT-4权重文件下载权重文件下载官方下载https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/llama填写表单，等待申请磁力下载磁力magnet:?xt=urn:btih:dc73d45db45f540aeb6711bdc0eb3b35d939dcb4&dn=LLaMA-通过git-lfs的方式直接clone下载HuggingFace模型汇总HuggingFacedecapoda-research/llama-13b-hfcurl-shttps://packagecloud.io/install/repositories/g
羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）简介在学习完上篇【博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了使用无监督的语料预训练LLaMA模型，无监督的语料能让模型学会预测下一个字符是什么，但是还不能让模型理解人类的对话意图，经过指令精调之后模型就可以具备对话能力了。本博客主要包含以下内容：1训练数据准备，精调指令.json。2训练脚本编写，主要参数讲解，消耗显存控制在24GB以内3训练实战，测评。系统配置系统：U
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，在调研和实验中整理了一些项目&论文的基本信息，后续会持续完善和补充。LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA项目地址：https://github.com/facebookresearch/llam
ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct前言一、实验记录1.1环境配置1.2代码理解1.2.1LoRA1.4实验结果二、总结前言介绍：探索中文instruct数据在ChatGLM,LLaMA等LLM上微调表现，结合PEFT等方法降低资源需求。Github:https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct补充学习：https://kexue.fm/archives/9138一、实验记录1.1环境配置优雅下载huggingface模型和数据集condaupdate-nbase-cdefaultscondacur
前段时间，初出茅庐的猎鹰（Falcon）在LLM排行榜碾压LLaMA，在整个社区激起千层浪。但是，猎鹰真的比LLaMA好吗？简短回答：可能不是。符尧团队对模型做了更深入的测评：「我们在MMLU上复现了LLaMA65B的评估，得到了61.4的分数，接近官方分数（63.4），远高于其在OpenLLMLeaderboard上的分数（48.8），而且明显高于猎鹰（52.7）。」没有花哨的提示工程，没有花哨的解码，一切都是默认设置。目前，Github上已经公开了代码和测试方法。对于猎鹰超越LLaMA存疑，LeCun表态，测试脚本的问题...LLaMA真·实力目前在OpenLLM排行榜上，Falcon位列
概要正常情况下，ijkplayer自行编译时，我们使用config/module-lite.sh配置，即可满足大部分需求。但是该配置不支持mpeg相关的视频编码播放。通常，我们会使用如下方式添加对特定格式的支持：#添加需要支持的格式的解码器#mpegexportCOMMON_FF_CFG_FLAGS="$COMMON_FF_CFG_FLAGS--enable-decoder=mpeg1video"exportCOMMON_FF_CFG_FLAGS="$COMMON_FF_CFG_FLAGS--enable-decoder=mpeg2video"如果我们将该配置片段添加到config/modul
概要正常情况下，ijkplayer自行编译时，我们使用config/module-lite.sh配置，即可满足大部分需求。但是该配置不支持mpeg相关的视频编码播放。通常，我们会使用如下方式添加对特定格式的支持：#添加需要支持的格式的解码器#mpegexportCOMMON_FF_CFG_FLAGS="$COMMON_FF_CFG_FLAGS--enable-decoder=mpeg1video"exportCOMMON_FF_CFG_FLAGS="$COMMON_FF_CFG_FLAGS--enable-decoder=mpeg2video"如果我们将该配置片段添加到config/modul
