百川智能｜开源可商用的大规模预训练语言模型baichuan-7B大模型概述baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文权威benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。百川智能发布的开源中英文大模型baichuan-7B是一个基于GPT-3.5架构的预训练语言模型，拥有70亿个参数，是目前全球最大的中英文混合预训练语言模型之一。根据百川智能的官方介绍，baichuan-7B的能力包括：语言理解和生
译者|朱先忠审校|重楼背景到目前为止，我们已经看到了ChatGPT的能力及其所能提供的强大功能。然而，对于企业应用来说，像ChatGPT这样的封闭源代码模型可能会带来风险，因为企业自身无法控制他们的数据。尽管OpenAI公司声称用户数据不会被存储或用于训练模型，但是这并不能保证数据不会以某种方式泄露。为了解决与封闭源代码模型相关的一些问题，研究人员正急于构建与ChatGPT等模型竞争的开源大型语言模型（LLM）。有了开源模型，企业可以在安全的云环境中托管模型，从而降低数据泄露的风险。最重要的是，你可以完全透明地了解模型的内部工作，这有助于用户与人工智能系统建立更多的信任关系。随着开源LLM的最
4090显卡上部署Baichuan-13B-Chat0.背景1.huggingface地址2.量化部署使用Baichuan-13B-Chat3.FastChat部署使用Baichuan-13B-Chat3-1.创建虚拟环境3-2.克隆代码3-3.安装依赖库3-4.使用命令行进行推理3-5.使用UI进行推理3-6.使用OpenAIAPI方式进行推理3-7.量化部署这篇文章记录了如何在4090显卡上部署Baichuan-13B-Chat的操作笔记。0.背景2023年7月11日，百川智能发布了Baichuan-13B-Chat。Baichuan-13B-Chat为Baichuan-13B系列模型中对
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
【AI实战】开源可商用的中英文大语言模型baichuan-7B，从零开始搭建baichuan-7B简介baichuan-7B中文评测baichuan-7B搭建参考baichuan-7B简介baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文权威benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。GitHub：https://github.com/baichuan-inc/baichuan-7BHuggingFa
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
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
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
Chatgpt的出现给NLP领域带来了让人振奋的消息，可以很逼真的模拟人的对话，回答人们提出的问题，不过Chatgpt参数量，规模，训练代价都很昂贵。幸运的是，出现了开源的一些相对小的模型，可以在本地或者云端部署体验，动手体验了下Vicuna-7b，翻译过来是小羊驼」（骆马），拥有70亿参数，据作者实验能达到GPT-4的90%性能。在作者官网发布了三个版本，其中3个月前发布了v1.1，17天前发布了v1.3。官网：lmsys(LargeModelSystemsOrganization)环境：ubuntu18.04九天毕昇8核32G内存，仅有cpu时间：2023年7月5号llama-7Bpyth
©PaperWeekly原创· 作者| 黄一天单位| 华为研究方向| 自然语言处理由香港科技大学提出的针对闭源大语言模型的对抗蒸馏框架，成功将ChatGPT的知识转移到了参数量 7B 的LLaMA模型（命名为Lion），在只有 70k 训练数据的情况下，实现了近 95%的ChatGPT能力近似。此外，框架的普适性使它不仅可以用于蒸馏ChatGPT，还可方便地适用于其他闭源LLMs。论文题目：Lion：闭源大语言模型的对抗蒸馏Lion:AdversarialDistillationofClosed-SourceLargeLanguageModel论文链接：https://arxiv.org/ab
