干货预警：这可能是你能够找到的最容易懂的，最完整的，适用于各种NLP任务的Baichuan-13B-Chat的finetune教程~Baichuan-13B是百川智能于2023年7月11日发布的开源中英双语LLM，各项指标经评测在开源LLM中同尺寸模型中位居前列。Baichuan-13B包括Baichuan-13B-Base和Baichuan-13B-chat两个不同模型。前者仅仅是预训练模型，后者在前者基础上增加了SFT,RLHF等偏好对齐过程。本范例微调的模型是Baichuan-13B-Chat，我们使用非常简单的，外卖评论数据集来实施微调，对一段外卖评论区分是好评还是差评。可以发现，经过
国内大模型创业公司，正在技术前沿创造新的记录。10月30日，百川智能正式发布Baichuan2-192K长窗口大模型，将大语言模型（LLM）上下文窗口的长度一举提升到了 192Ktoken。这相当于让大模型一次处理约 35万个汉字，长度达到了GPT-4（32Ktoken，约2.5万字）的14倍，Claude2.0（100Ktoken，约8万字）的4.4倍。换句话说，Baichuan2-192K可以一次性读完一本《三体 2》，是全球处理上下文窗口长度最长的大模型。此外，它也在文本生成质量、上下文理解、问答能力等多个维度的评测中显著领先对手。能够一次理解超长文本的大模型，究竟能做哪些事？百川智能进
花500刀“调教”的70亿参数模型，打败700亿参数的Llama2！且笔记本就能轻松跑，效果媲美ChatGPT。重点：免费、不要钱。HuggingFaceH4团队打造的开源模型Zephyr-7B，鲨疯了。其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的MistralAI打造的开源大模型Mistral-7B。要知道，Mistral-7B发布不到2周，各种微调版本相继现世，大有Llama刚发布时迅速出现各种“羊驼”之风。而Zephyr能够在各变种中脱颖而出，关键是团队在Mistral的基础上，使用直接偏好优化（DPO）在公开数据集上微调了模型。团队还发现，删除数据集的内置对齐，可以进一步
1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、llama-2-7b-chat（后来证明无法实现中文转换）、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b） 下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）在完成https://b
前不久Llama中文社区开源了预训练微调大模型Atom-7B，不知道跟前面发布的ChatGLM系列大模型相比较怎么样，就想着拿来体验实测一下。官方项目地址在这里，如下所示：可以看到：截至目前已经有将近5w的star量了。在线体验地址在这里，如下所示：点击【体验一下】，即可跳转到在线demo页面，如下所示：排队使用的用户量很多，所以这里有条件的话最好还是自行下载模型本地化部署。官方社区开放了让众多开发者可以上传自己训练数据集的功能，如下所示：按照提示填写即可，这里官方也给出来了数据样例，如下所示："text""这是一篇博客,其标题是：老友记(二),内容是：她是我高中的第三任同桌,是和老弟有同样星
今天，北京大学软件工程国家工程研究中心知识计算实验室联合四川天府银行AI实验室，正式开源70亿参数的代码大模型CodeShell，成为同等规模最强代码基座。与此同时，团队将软件开发代码助手的完整解决方案全部开源，人手一个本地化轻量化的智能代码助手的时代已经来临！CodeShell代码：https://github.com/WisdomShell/codeshellCodeShell基座模型：https://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B代码助手VSCode插件：https://github.com/WisdomShell/codeshell-vs
环境微调框架：LLaMA-Efficient-Tuning训练机器：4*RTX3090TI(24G显存)python环境：python3.8,安装requirements.txt依赖包一、Lora微调1、准备数据集2、训练及测试1）创建模型输出目录mkdir-pmodels/baichuan2_13b_chat/train_models/baichuan2_13b_chat_multi_gpus_03_epoch100/train_model2）创建deepspeed配置文件目录mkdir-pmodels/baichuan2_13b_chat/deepspeed_config3）创建deeps
概述这篇文章探讨了利用多视角微调方法提高数学推理的泛化能力。数学推理在相对较小的语言模型中仍然是一个挑战，许多现有方法倾向于依赖庞大但效率低下的大语言模型进行知识蒸馏。研究人员提出了一种避免过度依赖大语言模型的新方法，该方法通过有效利用具有不同注释格式的现有数学问题数据集来进行训练。区别于过去的方法，该方法充分考虑不同的注释格式，并在训练模型时利用它们。模型通过在输入问题后附加不同的指令来灵活地学习生成多种格式的解决方案。实验结果表明，该方法使得LLaMA-7B模型在超越使用知识蒸馏的先前方法和谨慎建立的基准线的同时，实现了更好的表现。该论文提出的研究方法是一种多视角微调方法，能够高效地利用具
题目要求用10进制的BCD计数器来构造1000计数，其实也是将1000hz的时钟信号改造成1hz，我们首先计算出10的三次方等于1000，需要三个10进制的计数器，去计999的中高低位。最低位的计数器一直在对时钟信号计数，因此enable=1，中间位的计数器在最低位的计数器达到9时计数，因此enable=(Q1==9)，最高位的计数器在中间位的计数器和最低位的计数器同时达到9时才计数。moduletop_module(inputclk,inputreset,outputOneHertz,output[2:0]c_enable);//wire[3:0]Q1,Q2,Q3;assignc_enabl
文章目录一.模型介绍二.模型部署2.1CPU部署2.2GPU部署三.模型推理3.1Chat模型推理3.2Base模型推理四.模型量化4.1量化方法4.2在线量化4.3离线量化4.4量化效果五.模型微调5.1依赖安装5.2单机训练5.3多机训练5.4轻量化微调一.模型介绍Baichuan2是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练。其在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果。目前开源发布的包含有7B、13B的Base和Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。所有版本对学术研究完全开放。同时，开发者通过邮件
