在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练，这些数据集包括书籍、文章、网站和其他来源。通过分析数据中的统计模式，LLM可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。以上是目前的LLM的一个全景图。在本文中，我将演示如何利用LLaMA7b和Langchain从头开始创建自己的DocumentAssistant。背景知识1、LangChain🔗LangChain是一个令人印象深
ChatGLM-6B自3月发布以来，在AI社区爆火，GitHub上已斩获29.8k星。如今，第二代ChatGLM来了！清华KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布了中英双语对话模型ChatGLM2-6B。图片项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BHuggingFace：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b最新版本ChatGLM2-6B增加了许多特性：-基座模型升级，性能更强大-支持8K-32k的上下文-推理性能提升了42%-对学术研究完全开放，允许申请商用授权值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatG
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。今天给大家分享如何在矩池云服务器复现ChatGLM-6B，用GPU跑模型真是丝滑啊。硬件要求如果是GPU：显存需要大于6G。Cha
作者：回旋托马斯x（腾讯NLP算法工程师）项目地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/6357100041.开源基座模型对比大语言模型的训练分为两个阶段：（1）在海量文本语料上的无监督预训练，学习通用的语义表示和世界知识。（2）在小规模数据上，进行指令微调和基于人类反馈的强化学习，更好地对齐最终任务和人类偏好。LIMA[1]证明了LLM的几乎所有知识都是在预训练过程中学习到的，只需要有限的指令微调数据就可以生成高质量的回复。因此，基座模型的性能是至关重要的，如果基座模型的性能不够好，指令微调和强化学习也难以取得很好的效果。目前，主流的开源大语言模型主要有三个：LLaMA
文章目录0.前言1.ResponseMode:tree_summarize（总结摘要-最优）2.ResponseMode:generation3.ResponseMode:no_text4.ResponseMode:simple_summarize（最省token）5.ResponseMode:refine（基于关键词询问-最优）6.ResponseMode:compact（较省token）0.前言在使用llama_index进行内容提炼、文章总结时，我们可以通过设置不同的ResponseMode来控制生成响应的结果。在上篇“使用langchain及llama_index实现基于文档（长文本）
文章目录一、GPT系列1.1GPTs（OpenAI，2018——2020）1.2InstructGPT（2022-3）1.2.1算法1.2.2损失函数1.3ChatGPT（2022.11.30）1.4ChatGPTplugin1.5GPT-4（2023.3.14）二、LaMDA系列2.1LaMDA（Google2021.5）2.1.1简介2.1.2LaMDA预训练与微调2.1.3事实根基（真实性、可靠性）2.1.4实验&结论2.2Bard（Google2023.3.21）三、GLM3.1GLM生态3.2GLM（清华等，2022.3.17）3.2.1背景3.2.2主要贡献3.2.3预训练3.2.
LLMs：《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读目录相关文章LLMs：《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读LLMs：在单机CPU+Windows系统上实现中文LLaMA算法(基于Chinese-LLaMA-Alpaca)进行模型部署且实现模型推理全流程步骤的图文教程(非常详细)《EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAandAlpaca》翻译与解读ABSTRA
解读LawyerLLaMA，延申自己领域大模型微调：数据集构建，模型训练项目地址link自己领域的大模型微调，实现思路大都和这篇文章是一样的，有的是基于LLaMA,或者有的是基于Chinese-LLaMA,或者是其他开源的大模型，本文基于自己训练过程和参考了老刘说NLP中的《也读LawyerLLaMA法律领域微调大模型：从训练数据、模型训练到实验效果研读》，从模型要达到的结果出发，倒推介绍整个流程，供大家参考，欢迎大家点赞关注，一起交流一、模型重点关注的能力专业领域的大模型应用需要具备三种能力，1.生成回答精确，没有歧义，在任何一个专业领域，有些仅仅替换一个词就可以影响其中表达的含义，有可能会
第一步官网官方驱动|NVIDIA下载驱动#切换root账号操作#进行一些依赖库的升级也很必要,eg:#yum-yinstallepel-release#yum-yinstallgccgcc-c++kernel-headerskernel-develdkms#卸载驱动和cuda（非必要操作，直接更新cuda即可）#nvidia-uninstall#cuda-uninstaller#安装（非必要操作，直接更新cuda即可）#chmoda+xNVIDIA-Linux-x86_64-515.76.run#./NVIDIA-Linux-x86_64-470.86.run#nvidia安装成功#nvidi
目录环境搭建数据集准备模型权重格式转换模型微调模型权重合并模型推理
