作者：小傅哥-百度搜小傅哥bugstack博客：bugstack.cn沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄大家好，我是技术UP主小傅哥。清华大学计算机系的超大规模训练模型ChatGLM-130B使用效果非常牛，所以我也想把这样的Ai能力接入到自己的应用中或者做一些IntelliJIDEAPlugin使用。但经过了一晚上的折腾，我决定给它写个对接的SDK开源出来！——🤔智谱Ai不是已经有了一个SDK吗？为啥还要写呢？那你写多少了？在很早之前就关注了智谱Ai(ChatGLM)，也看到官网有一个Java对接的SDK方式。但从前几天开始正式对接发现，这SDK是8月份提交的，10个commit
随着AIGC大风起，也掀起了语言模型大争之世，各种语言模型如雨后春笋，让大家眼花缭乱。周周都有新的选手入场，月月都有新的模型问世。不过其中最受人瞩目的当属GPT4、文心一言4、ChatGLM、Claude2.1四大模型。隐隐有傲视群雄之姿，今天我们也对这语言模型的四大天王的生成做一下粗浅的对比，也为大家在选择接入自家产品的时候有些许参考。 我们先来认识一下这四大模型： 1.GPT4—— OpenAI所开发，已经无需过多介绍了，AIGC的创世者，当下当之无愧的王者。 2.文心一言4——百度倾力打造的中英文语言模型，对标GPT4。也是百度AI十年磨一剑的成果，号称国内最强
背景 随着人工时代的到来及日渐成熟，大模型已慢慢普及，可以为开发与生活提供一定的帮助及提升工作及生产效率。所以在新的时代对于开发者来说需要主动拥抱变化，主动成长。 LLAMA介绍 llama全称：LargeLanguageModelMetaAI是由meta（原facebook）开源的一个聊天对话大模型。根据参数规模，Meta提供了70亿、130亿、330亿和650亿四种不同参数规模的LLaMA模型，并使用20种语言进行了训练。与现有最佳的大型语言模型相比，LLaMA模型在性能上具有竞争力。 官网：https://github.com/facebookresearch
开源奇迹再一次上演：MistralAI发布了首个开源MoE大模型。几天前，一条磁力链接，瞬间震惊了AI社区。87GB的种子，8x7B的MoE架构，看起来就像一款mini版「开源GPT-4」！无发布会，无宣传视频，一条磁力链接，就让开发者们夜不能寐。这家成立于法国的AI初创公司，在开通官方账号后仅发布了三条内容。6月，MistralAI上线。7页PPT，获得欧洲历史上最大的种子轮融资。9月，Mistral7B发布，号称是当时最强的70亿参数开源模型。12月，类GPT-4架构的开源版本Mistral8x7B发布。几天后，外媒金融时报公布MistralAI最新一轮融资4.15亿美元，估值高达20亿美
Paper:《Video-LLaMA:AnInstruction-tunedAudio-VisualLanguageModelforVideoUnderstanding》Authors:HangZhang,XinLi,LidongBing;Affiliation:TheAlibabaDAMOAcademy;Keywords:MultimodalLargeLanguageModels,Cross-modaltraining.研发背景大型语言模型(LLM)在遵循用户意图和指示上表现出了卓越的理解和理解能力，通常，LLM的用户请求和相应的响应都是文本形式的，然而，由于现实世界的信息通常是多模态的，仅
本文来自DataLearnerAI官方网站：重磅！苹果官方发布大模型框架：一个可以充分利用苹果统一内存的新的大模型框架MLX，你的MacBook可以一键运行LLaMA了|数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051701871117729苹果刚刚发布了一个全新的机器学习矿机MLX，这是一个类似NumPy数组的框架，目的是可以在苹果的芯片上更加高效地运行各种机器学习模型，当然最主要的目的是大模型。MLX框架简介目前MLX支持的模型和使用方式预训练模型的使用MLX性能实测MLX的相关资源和链接MLX框架简介根据官方的介绍，M
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/llama2_7b_chat/llama-main/train_models/llama2_7b_chat_muti_gpus_01_epoch10/train_model2）创建deepspeed配置文件目录mkdir-pmodels/baichuan2_13b_chat/deepspeed_config3）创建deep
【ChatGLM2-6B】小白入门及Docker下部署注意：Docker基于镜像中网盘上上传的有已经做好的镜像，想要便捷使用的可以直接从Docker基于镜像安装看Docker从0安装前提下载启动访问Docker基于镜像安装容器打包操作（生成镜像时使用的命令）安装时命令微调前提微调和验证文件准备微调和验证文件格式转换修改微调脚本执行微调微调完成结果推理验证报错解决出现了$‘\r’:commandnotfound错误加载微调模型API接口调用注意：Docker基于镜像中网盘上上传的有已经做好的镜像，想要便捷使用的可以直接从Docker基于镜像安装看Docker从0安装前提安装好了docker安装好
鱼羊发自凹非寺量子位|公众号QbitAI最强开源大模型，再次易主！就在刚刚，阿里云通义千问又双叒开源了，并且直接开大：甩出了720亿参数版本——在中国的开源大模型中，少见地直接对标最大号羊驼Llama2-70B。此番登场，这个代号为Qwen-72B的模型在10个权威基准评测中刷新开源模型最优成绩。在部分测评，如中文任务C-Eval、CMMLU、Gaokao中，得分还超过了闭源的GPT-3.5和GPT-4。但这，还不是阿里云这波开源的全部内容。适用于边端设备的18亿参数版本Qwen-1.8B和音频大模型Qwen-Audio也被同时释出。加上此前开源的Qwen-7B、Qwen-14B和视觉大模型Q
1，视频地址https://www.bilibili.com/video/BV1GN411j7NP/大模型训练利器，使用LLaMa-Factory开源项目，对ChatGLM3进行训练，特别方便，支持多个模型，非常方方便更多ChatGPT技术文章：https://blog.csdn.net/freewebsys/category_12270092.html1，关于LLaMa-Factory项目项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-FactoryLLaMABoard:通过一站式网页界面快速上手LLaMAFactory使用CUDA_VISIBLE_DEVICES
