当生成式AI和大模型的飓风呼啸而来，全球掀起了一场狂热的GPT竞赛，大量紧迫的前沿议题随之接踵而至：语言、视觉、多模态大模型分别有哪些研究突破口？如何显著提升大模型的计算速度、效率和扩展性？怎样确保大模型始终安全可控、符合人类意图和价值观？国内产学研界亟待做些什么，才能更好地迎接大模型时代？目录AquilaChat-7B简介/OverviewGithub开源地址
目录TLDRWhyXGen-7Bwith8KSequenceLength为什么选择具有8K序列长度的XGen-7BPre-trainingData 预训练数据TrainingDetails 培训详情ResultsonStandardBenchmarks标准基准的结果(i)MMLU (一)MMLU(ii)GeneralZero-shotResults(ii)一般零样本结果
最近使用pandagpt需要vicuna-7b-v0，重新过了一遍，前段时间部署了vicuna-7b-v3，还是有不少差别的，transforms和fastchat版本更新导致许多地方不匹配，出现很多错误，记录一下。更多相关内容可见Fastchat实战部署vicuna-7b-v1.3（小羊驼）_Spielberg_1的博客-CSDN博客一、配置环境condacreate-nfastchatpython=3.9#fastchat官方建议Python版本要>=3.8切换到fastchatcondaactivatefastchat安装torch==1.13.1torchvision==0.14.1t
本文目的是让大家先熟悉模型的部署，简单入门；所以只需要很小的算力，单台服务器单GPU显卡（显存不低于12GB），操作系统需要安装Ubuntu18.04。1服务器&操作系统 1.1服务器的准备 准备一台服务器单张英伟达GPU显卡（显存不低于12GB），操作系统需要安装Ubuntu18.04（具体安装过程忽略）。重装系统前注意备份现有存储上的相关重要数据。 GPU显卡驱动先不安装；后续介绍驱动和CUDA的安装步骤。 如果手上没有相应的服务器硬件设备、可以购买带GPU的云服务器，以下可供选择参考。 上云精选_云服务器秒杀_开发者上云推荐-腾讯云腾讯云推出云产品限时
FastChat是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。核心功能包括：最先进模型（例如，Vicuna）的权重、训练代码和评估代码。具有WebUI和OpenAI兼容RESTfulAPI的分布式多模型服务系统。Fastchat项目持续更新中，后续还未跟进，有兴趣请参看项目地址项目地址:GitHub-lm-sys/FastChat:Anopenplatformfortraining,serving,andevaluatinglargelanguagemodels.ReleaserepoforVicunaandFastChat-T5.体验地址:https://chat.lms
在国内，Llama的时代，已经过去了。9月6日，百川智能宣布正式开源Baichuan2系列大模型，包含7B、13B的Base和Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化，均为免费商用。下载链接：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2在所有主流中英文通用榜单上，Baichuan2全面领先Llama2，而Baichuan2-13B更是秒杀所有同尺寸开源模型。毫不夸张地说，Baichuan2-13B是目前同尺寸性能最好的中文开源模型。而在过去一个月里，Baichuan系列的下载量在HuggingFace等开源社区已经超过了347万次，是当月下载量最
刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录
首先进入这里https://github.com/facebookresearch/llama 点击下载填写注册信息 接受后继续 上面的按钮点击后，应该邮箱就收到链接了，几乎是很快的把下面的链接复制后备用，注意24小时后会失效提前先了解一下有3种模型7b 13b 70b 7b就是有70亿参数，文件夹里面有3个文件其中最大的是模型文件有13G外面还有分词器清单和分词器模型文件 如果下载全部的话体积特别大，注意啦354GB 所以我只下载了7B，它占用磁盘13GB的空间 我们再把开头的仓库地址复制后克隆在ubuntu20.04环境下面克隆llama仓库gitclonehttps://github.
LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO训练+DPO训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录相关文章LLMs之ChatGLM：ChatGLMEfficientTuning(一款高效微调ChatGLM-6B/ChatGLM2-6B的工具【LoRA/P-TuningV2/FreezeTuning/全量微调】)的简介、安装、使用方法之详细攻略LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoR
如有转载，请注明出处。欢迎关注微信公众号：低调奋进。打算开始写LLM系列文章，主要从数据、训练框架、对齐等方面进行LLM整理。Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels原始文章链接https://cdn.baichuan-ai.com/paper/Baichuan2-technical-report.pdfgithubhttps://github.com/baichuan-inchugginggface https://huggingface.co/baichuan-inc训练LLM的同行可以精读文章llama、llama2和baichuan2等文章，干货较
