文章目录LLaMAAlpacaVicunaKoalaBaize(白泽)骆驼(Luotuo)BELLEGuanacoLLaMA与原始transformer的区别:预归一化[GPT3]。为了提高训练稳定性，对每个Transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。使用了Zhang和Sennrich（2019）引入的RMSNorm规范化函数。SwiGLU激活功能[PaLM]。用Shazeer（2020）引入的SwiGLU激活函数取代了ReLU非线性，以提高性能。论文使用的尺寸，而不是PaLM中的4d。旋转嵌入[GPTNeo]。删除了绝对位置嵌入，而是在网络的每一层添加了Su等人（20
参考：https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599cmakewindows安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105llama.cpp下载编译1、下载：gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cpp2、编译mkdirbuildcdbui
目录1.选用工程2.中文llama-7b预训练模型下载3.数据准备4.开始指令微调5.模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：GTX3090-24G（惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~）（本文旨在快速实现基于llama-7b的中文指令微调）1.选用工程咱们还是用lit-llama（环境安装过程见上篇博客）地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.中文llama-7b预训练模型下载模型下载在huggingface上搜索"llamachinese"，我们选以下这个模型，如图所示：模型转换切换到lit-llama的工程，修改scri
Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的伪代码实现Prefix-tuningAdapterLLaMA-AdapterPrefix-tuning流程图：代码：Adapter流程图：代码：LLaMA-Adapter流程图：代码：
文章目录用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4ChatGPTSageClaude文心一言科大讯飞ChatGLM130BAquilaChat7B用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4实现一个基本的LSMTree（Log-StructuredMerge-Tree）算法需要考虑以下几个组件：Memtable：存储内存中的数据，可以用一个简单的键值对数据结构表示，例如Go中的map[string]string。SSTable：一个不可变的、排好序的键值对数组，存储在磁盘上。合并策略：一种方法，可以将Memtable中的数据与SSTable中的数据合并，以减少查询时的磁盘查找操作
LLAMA的懒人包： 链接：https://pan.baidu.com/s/1xOw8-eP8QB--u6y644_UPg?pwd=0l08 提取码：0l08 模型来源：elinas/llama-7b-hf-transformers-4.29 模型来源（LoRA）：ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 侵权请通知作者删除 也可以进我的群下载哦：904511841 下面是llama的输入样例 >自我介绍一下llama您好，我是llama。我是一个大型语言模型，由OpenAI训练而成。我可以回答您的问题并提供帮助。如果您有任何疑问或需要我的帮助，请随时与我联系。
问题描述：加载ChatGLM模型RuntimeError:Internal:src/sentencepiece_processor.cc(1101)[model_proto-＞ParseFromArr问题原因：模型仓库地址：THUDM/chatglm-6batmain 下载模型这是官方的gitclone命令由于仓库中有8个大模型文件我使用了是：gitlfsinstallGIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1gitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b下载完后，单独去下载8个大模型文件。都下载好了，运行pythonweb_demo.py开始报
论文笔记--Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1LLM的选择3.2算数任务的可学习性(learnability)3.3大模型的加减乘除4.数值实验结果5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks作者：TiedongLiu,BryanKianHsiangLow日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括 文章给出了一种可高精度完成基本数学运
ChatGLM2-6B因为网速问题，可以就近在这里下载modelsChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B引入了如下新特性：更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，我们全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据
目录1.选用工程：lit-llama2.下载工程3.安装环境4.下载LLAMA-7B模型5.做模型转换6.初步测试7.为什么要进行指令微调？8.开始进行指令微调8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调）1.选用工程：lit-llama地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.下载工程gitclonehttps://github.com/Lightning-AI/lit-llama.git3.安装环境切换到工程目录cd./li
