1.简介ChatGLM6B是清华大学和智谱合作的一个62亿参数的大语言模型。基于清华的GLM模型开发。和Meta的LLaMA模型还不是一种模型。由于LLaMA缺乏中文语料，中文能力不佳。在中文大模型中，ChatGLM6B参数较小，运行硬件要求较低。而表现可谓出色。所以这里作为一个基础模型先让他运行起来看看有多大的能力。2.准备环境在这里我们一般使用miniconda来做python的包管理。新建一个Python3.10环境，环境名叫chatglm-6bcondacreate-nchatglm-6bpython=3.10激活这个环境，从此之后都在这个环境chatglm-6b中操作condaact
NLP之LLMs：《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详测七款个类ChatGPT大模型(GPT-2、LLaMa、Alpaca、Vicuna、MPT-Chat、CohereCommand和ChatGPT)目录《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详细测评七款个类ChatGPT大模型Overview概览Setup设置ModelSettings模型设置EvaluationMetrics评估指标FurtherAnalysis进一步分析Results结果Howwelldomodelsperformoverall?模型整体表现如何？Accuracyby
2023年04月06日（星期四）11:00-12:00，由智源社区主办的「智源LIVE第36期线上活动：ChatDoctor：基于LLaMA在医学领域知识上微调的医学对话模型。本期活动将在线举办，「阅读原文」报名即可参加。李云响李云响，德克萨斯大学西南医学中心放射肿瘤科，医学物理学博士生。在生物医学相关顶级期刊会议一作发表多篇论文。在医学图像分析、文本图像多模态均有所研究。个人主页https://www.yunxiangli.topChatDoctor：基于LLaMA在医学领域知识上微调的医学对话模型通用领域中最近的大型语言模型(LLM)，例如ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类的响应方面
来源MetaAIgithub地址：facebookresearch/llama论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型：目前可以在huggingface上直接下载，https://huggingface.co/decapoda-research包括：LLaMA-7BLLaMA-13BLLaMA-33BLLaMA-65B一、摘要我们介绍了LLaMA，这是一组从7B到65B参数范围内的基础语言模型。我们在数万亿的代币上训练我们的模型，并表明可以专门使用可公开使用的数据集来训练最先进的模型，而无需求助于专有和不可访问的数据集。特别是，LL
LLama[GPT3]使用RMSNorm（即RootMeansquareLayerNormalization）对输入数据进行标准化，RMSNorm可以参考论文：Rootmeansquarelayernormalization。[PaLM]使用激活函数SwiGLU，该函数可以参考PALM论文：Gluvariantsimprovetransformer。[GPTNeo]使用RotaryEmbeddings进行位置编码，该编码可以参考论文Roformer:Enhancedtransformerwithrotarypositionembedding。使用了AdamW优化器，并使用cosinelearn
待写LLaMA模型论文原文：https://arxiv.org/abs/2302.13971v1预训练数据模型架构模型就是用的transformer的decoder，所以在结构上它与GPT是非常类似的，只是有一些细节需要注意一下。1、RMSPre-Norm2、SwiGLU激活函数3、RoPE旋转位置编码Alpaca模型[StanfordCRFM] 中文聊天aipacaGitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca内容导引
MiniGPT-4权重文件下载权重文件下载官方下载https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/llama填写表单，等待申请磁力下载磁力magnet:?xt=urn:btih:dc73d45db45f540aeb6711bdc0eb3b35d939dcb4&dn=LLaMA-通过git-lfs的方式直接clone下载HuggingFace模型汇总HuggingFacedecapoda-research/llama-13b-hfcurl-shttps://packagecloud.io/install/repositories/g
羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）简介在学习完上篇【博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了使用无监督的语料预训练LLaMA模型，无监督的语料能让模型学会预测下一个字符是什么，但是还不能让模型理解人类的对话意图，经过指令精调之后模型就可以具备对话能力了。本博客主要包含以下内容：1训练数据准备，精调指令.json。2训练脚本编写，主要参数讲解，消耗显存控制在24GB以内3训练实战，测评。系统配置系统：U
文章目录ChatGLM-6B：颠覆聊天AI的全新模型什么是ChatGLM-6B？为什么ChatGLM-6B如此重要？ChatGLM-6B的潜在应用结论ChatGLM-6B：颠覆聊天AI的全新模型随着人工智能（AI）的不断发展，自然语言处理（NLP）领域的研究也取得了突破性进展。其中，对话系统和聊天机器人成为了研究的热点。近日，清华大学推出了一个全新的聊天AI模型——ChatGLM-6B，它有望为聊天AI带来革命性的变革。什么是ChatGLM-6B？ChatGLM-6B是一个基于GLM的生成式对话模型。它由清华大学的研究团队开发，旨在改进聊天机器人的生成质量和对话逻辑。ChatGLM-6B采用了
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