一、模型简介 原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造，在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十（8月21日评测提交时间）。 Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在HuggingFace仓库获取模型，详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化：大规模的中文数据预训练原子大模型Atom在Llama2的基础上，采用大规模的中文数据进行持续预训练，包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金
本文将介绍如何使用llama.cpp在MacBookPro本地部署运行量化版本的Llama2模型推理，并基于LangChain在本地构建一个简单的文档Q&A应用。本文实验环境为AppleM1芯片+8GB内存。Llama2和llama.cppLlama2是MetaAI开发的Llama大语言模型的迭代版本，提供了7B，13B，70B参数的规格。Llama2和Llama相比在对话场景中有进一步的能力提升，并且在Safety和Helpfulness的平衡上会优于大部分其他模型，包括ChatGPT。重要的是，Llama2具有开源商用许可，因此个人和组织能够更方便地构建自己的大模型应用。为了能够在MacB
本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer。近日， LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！LLaMA（LargeLanguageModelMetaAI），由MetaAI发布的一个开放且高效的大型基础语言模型，共有7B、13B、33B、65B（650亿）四种版本。其数据集来源都是公开数据集，无任何定制数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现，整个训练数据集在token化之后大约包含1.4T的token。关于模型性能，LLaMA的性能非常优异：具有130亿参数的LLaMA模型「在大多数基准上」可以胜过GPT-3（
llama摘要llama在约1.4T的token上，训练出参数量7B到65B的模型，其模型规模如下在仅使用开源数据集的情况下，llama-13B在多数benchmarks上与GPT-3效果相当；llama-65B也与最好的模型（Chinchilla-70B和PALM-540B）打平。在预算有限的条件下，模型最佳性能并不是靠堆叠参数量实现，而是通过在更多的数据上训练较小的模型实现。此外，llama在模型推理上有不错的表现。数据集llama数据集语料都是来自open-source，来源分布如下llama对不同来源的语料的处理方式如下：通用crawl语料1. 句子级别去重2. fasttext去除非
前言最近一直在做类ChatGPT项目的部署微调，关注比较多的是两个：一个LLaMA，一个ChatGLM，会发现有不少模型是基于这两个模型去做微调的，说到微调，那具体怎么微调呢，因此又详细了解了一下微调代码，发现微调LLM时一般都会用到Huggingface实现的Transformers库的Trainer类从而发现，如果大家想从零复现ChatGPT，便得从实现Transformer开始，因此便开启了本文：如何从零起步实现Transformer、ChatGLM(至于LLaMA已在之前的博客里解读过)，主要分为两个大部分按照transformer的每一步的原理逐步逐行从零实现，先编码器后解码器，特别
微调命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python/aaa/LLaMA-Factory/src/train_bash.py\--stagesft\--model_name_or_path/aaa/LLaMA-Factory/models/chatglm2-6b\--do_train\--datasetbbbccc\--templatechatglm2\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/dddeee/\--overwrite_cache\--per_device_train_b
概述GLM、ChatGLM的相关基础知识说明：GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程与调用机制，与HuggingFace的开发流程是一致的。对GLM-130B，ChatGLM千亿模型，ChatGLM-6B的区分不够清楚，这里给出说明：GLM-130B：于2022年8月由清华智谱AI开源放出。该大语言模型基于之前提出的GLM(GeneralLan
ChatGLM3是由智谱AI训练的第三代大型语言模型，它不仅能理解和生成人类语言，还能执行代码、调用工具，并以markdown格式进行响应。为了提高用户体验，同时避免用户输入的注入攻击，ChatGLM3采用了全新的对话格式。下载智谱清言体验ChatGLM3最新的能力。ChatGLM3对话格式ChatGLM3对话的格式由若干对话组成，其中每个对话包含对话头和内容。对话头占完整的一行，格式为`{metadata}`，其中``部分使用specialtoken表示，无法从文本形式被tokenizer编码以防止注入。metadata部分采用纯文本表示，为可选内容。对话格式的角色包括：-``：系统信息，设
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了UnrecognizedconfigurationclassforthiskindofAutoModel:AutoModelForCausalLM.解决方案，希望能对使用chatglm的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1
大模型现在真的是越来越卷了！11月OpenAI先是用GPTs革了套壳GPT们的命，然后再不惜献祭董事会搏了一波天大的流量。谷歌被逼急了，赶在年底之前仓促发布了超大模型Gemini，卷起了多模态，甚至不惜「视频造假」。就在今天，微软正式发布了曾在11月Ignite大会上预告的Phi-2！凭借着2.7B的参数，「小语言模型（SLM）」Phi-2几乎打穿了所有13B以下的大模型——包括谷歌最新发布的GeminiNano2。通过模型扩展和训练数据管理方面的创新，Phi-2展现了出色的推理和语言理解能力，在复杂的基准测试中，Phi-2的性能可以打平比自己大25倍的模型，甚至略占上风。它用非常「苗条」的尺
