©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
https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfOurfindingsindicatethatLLMseffectivelyrefineanddiversifyexistingquestion-answerpairs,resultinginimprovedperformanceofamuchsmallermodelondomain-specificQAdatasetsafterfine-tuning.ThisstudyhighlightsthechallengesofusingLLMsfordoma
自3月14日发布以来，ChatGLM-6B深受广大开发者喜爱，截至6月24日，来自Huggingface上的下载量已经超过300w。为了更进一步促进大模型开源社区的发展，我们再次升级ChatGLM-6B，发布ChatGLM2-6B。在主要评估LLM模型中文能力的C-Eval榜单中，截至6月25日 ChatGLM2模型以71.1的分数位居Rank0，ChatGLM2-6B模型以51.7的分数位居Rank6，是榜单上排名最高的开源模型。*CEval榜单，ChatGLM2暂时位居Rank0，ChatGLM2-6B位居Rank6性能升级ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGL
下图展示了我们的训练的整个流程和数据集构造。整个训练过程分为两个阶段：（1）全量预训练阶段。该阶段的目的是增强模型的中文能力和知识储备。（2）使用LoRA的指令微调阶段。该阶段让模型能够理解人类的指令并输出合适的内容。 3.1预训练数据集构建为了在保留原来的代码能力和英语能力的前提下，来提升模型对于中文的理解能力，我们并没有对词表进行扩增，而是搜集了中文语料、英文语料和代码语料。其中中文语料来自于百度百科、悟道和中文维基百科；英文数据集是从LLaMA原始的英文语料中进行采样，不同的是维基数据，原始论文中的英文维基数据的最新时间点是2022年8月，我们额外爬取了2022年9月到2023年2月，总
大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它需要很多的资源，尤其时GPU。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点而努力，比如HuggingFace开发出支持4位和8位的模型加载。但它们也需要GPU才能工作。虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而GeorgiGerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。这要归功于他的llama.cpp库，该库为各种llm提供了高速推理
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录目录一、什么是Llama？二、Llama模型可以来做什么？编辑三、中文Llama模型的LORA四、Llama模型简单微调实现1、中文Llama模型的微调2、中文
机器配置重点关注指标：CPU、内存、GPU、GPU驱动 类型OSCPU内存GPU机器配置ubuntu_20_04_x6416核125GNVIDIAA10080G #查看显卡安装状态nvidia-smi 安装必要的软件gitsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgitgit-lfs(大文件管理)sudoapt-getinstallgit-lfspython3.10.7(如果已经安装了python其他版本，不用再安装此版本)下载解压源码wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.10.7/Python-3.10.7.tgztar–
有人做了windows下的脚本放到github上了，直接运行就可以了。我在本机试了一下13B的模型能运行，但生成速度非常慢，回复一个问题基本上要花5分钟以上的时间。我的机器配置3900X 32G内存。https://github.com/mps256/vicuna.ps1
大型语言模型(LLM)是强大的工具，可以为各种任务和领域生成自然语言文本。最先进的LLM之一是LLaMA（大型语言模型MetaAI），这是由Facebook的研究部门MetaAI开发的一个包含650亿个参数的模型要在家运行LLaMA模型，你需要一台配备强大GPU的计算机，能够处理推理所需的大量数据和计算。在本文中，我们将讨论本地运行LLaMA的一些硬件要求。推荐：用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。在消费类硬件上运行LLaMA模型有多种不同的方法。最常见的方法是使用单个NVIDIAGeForceRTX3090GPU。该GPU具有24GB内存，足以运行LLaMA模型。RTX3090可以运行4
最近因为工作关系，接触到ChatGLM-6B，自己部署做了一些测试。参考了网上很多优秀的资料，在此基础上，补充一些自己实践中发现的细节。部署内容部分绝大部分来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/627168140微调部分借鉴：https://zhuanlan.zhihu.com/p/625468667细节问题参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624918286感谢作者分享，置顶推荐！！一些知识扫盲（本人作为一个小白在学习过程中感觉需要了解的基础知识大部分文章上来就说怎么干，没说为什么，有些碎片化，不成体系，大家见谅）：预训练模型的特点：使
