今天，StabilityAI发布了自家在2024年的第一个模型——StableCode3B。图片顾名思义，StableCode3B专注于代码能力，实际的表现也是非常亮眼。在仅仅3B参数的规模之下，达到了比肩CodeLlama7B的效果。图片相较于CodeLlama 7B，StableCode3B的体积减少了60%，但在多种编程语言上保持了相当的水准，在Python和C++的代码补全中甚至反超了CodeLlama 7B。另外，由于模型仅有3B大小，StableCode3B可以在MacBookAir等普通笔记本电脑上实时运行，甚至没有独立GPU也可以！有网友将StableCode3B称为Copil
ubuntu部署ChatGLM-6B完整流程模型量化Nvidia初环境与设备环境准备克隆模型代码部署ChatGLM-6B完整代码ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答本篇
论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130BThetrainingstabilityofGLM-130B框架总结1.模型架构2.预训练设置3.训练稳定性4.并行策略和模型配置5.量化和推理优化6.结果分析7.相关工作8.结论和经验教训9.伦理评估10.可复
3评价结果3.1Spider数据集表2列出了各种提示策略和模型组合的执行准确性(EX)和测试套件(TS)的准确性。我们的主要发现是：开源模型在Spider数据集上遇到了困难：尽管参数数量和模型性能之间存在正相关关系，但开源模型在Spider数据集上实现高精度方面面临着挑战。例如，尽管Vicuna7B和13B已证明比原始预训练的LLaMA7B和13B模型有所改进，但与Bard和GPT-3.5相比，性能仍然存在显着差距。此外，与LLaMA的13B版本相比，Dolly模型在不同的提示策略上也表现不佳。LLM的表现对提示风格高度敏感：我们的实证研究结果证实，不存在适用于所有模型的通用提示策略。虽然IS
原文：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 👋加入我们的微信群。[ English |中文]LLaMABoard:通过一站式网页界面快速上手LLaMAFactory通过 🤗Spaces 或 ModelScope 预览LLaMABoard。使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py 启动LLaMABoard。（该模式目前仅支持单卡训练）下面是使用单张GPU在10分钟内更改对话式大型语言模型自我认知的示例。 tutorial.mp4 目录性能指标更新日志模型
NVIDIA的综合语音AI工具包RIVA可以处理这种情况。此外，RIVA可以构建应用程序，在本地设备（如NVIDIAJetson）上处理所有这些内容。RIVA是一个综合性库，包括：自动语音识别（ASR）文本转语音合成（TTS）神经机器翻译（NMT）（语言到语言的翻译，例如英语到西班牙语）自然语言处理（NLP）服务的集合，例如命名实体识别（NER）、标点符号和意图分类。RIVA在运行JetPack5及更高版本的JetsonOrin和Xavier系列处理器上运行。在视频中，我们使用的是JetsonOrin模组和国产载板,usb免驱声卡和麦克风耳机。riva和ngc的安装和测试安装通常，我们不涵盖演
Llama大模型介绍我们介绍LLaMA，这是一个基础语言模型的集合，参数范围从7B到65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型，并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是，LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3(175B)。Llama2 大模型介绍我们开发并发布了Llama2，这是一组经过预训练和微调的大型语言模型(LLM)，其参数规模从70亿到700亿不等。我们经过微调的大语言模型（称为Llama2-Chat）针对对话用例进行了优化。我们的模型在我们测试的大多数基准上都优于开源聊天模型，并且根据我们对有用性和安全性的人
译者|李睿审校|重楼如今，大型语言模型（LLM）正在彻底改变人们的工作和生活，从语言生成到图像字幕软件，再到友好的聊天机器人。这些人工智能模型为解决现实世界的问题提供了强大的工具，例如生成聊天响应或遵循复杂的指令。在这篇关于LLaMAv2的文章中，将对LLaMA13b-v2-Chat和Alpaca这两种流行的人工智能模型进行比较，并探索它们的功能、用例和局限性。此外还将介绍如何使用AIModels，找到类似的模型，并将它们与LLaMA13b-v2-Chat和Alpaca进行比较。关于LLaMA13b-v2-Chat模型LLaMA13b-v2-Chat模型是Meta公司最初开发的具有130亿个参
1.api端口参数说明：src/api-h,--help 显示帮助信息并退出--model_name_or_pathMODEL_NAME_OR_PATH 模型权重的路径或标识符，来自huggingface.co/models或modelscope.cn/models。(默认:None)--adapter_name_or_pathADAPTER_NAME_OR_PATH 适配器权重的路径或标识符，来自huggingface.co/models。(默认:None)--cache_dirCACHE_DIR 存储从huggingfa
fromllama_cppimportLlamamodel=Llama(model_path="llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_0.bin")错误：gguf_init_from_file:invalidmagiccharacters'tjgg'等，也就是无法加载模型因为最新版的llama-cpp-python不支持ggml文件格式了解决方案：1、降低版本（最简单）：pipinstallllama-cpp-python==0.1.782、直接下载对应GGUF的模型3、利用llama.cpp内部转换函数进行转换参考出处：TheBloke/Llama-2-13B-GGML·Cou
