文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，在调研和实验中整理了一些项目&论文的基本信息，后续会持续完善和补充。LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA项目地址：https://github.com/facebookresearch/llam
ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct前言一、实验记录1.1环境配置1.2代码理解1.2.1LoRA1.4实验结果二、总结前言介绍：探索中文instruct数据在ChatGLM,LLaMA等LLM上微调表现，结合PEFT等方法降低资源需求。Github:https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct补充学习：https://kexue.fm/archives/9138一、实验记录1.1环境配置优雅下载huggingface模型和数据集condaupdate-nbase-cdefaultscondacur
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131104546Paper：GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling一篇于2022年发表在ACL会议上的论文，作者来自清华大学、MIT、BAAI等机构。该论文提出了一种通用的预训练语言模型（GLM），基于自回归的空格填充（AutoregressiveBlankInfilling）来进行文本生成和理解。空格填充
文章目录前言一、ChatGLM-6B是什么？二、安装虚拟的python环境1.下载2.安装3.设置国内源(危险)4.虚拟环境使用简介三、部署ChatGLM-6B1.clone代码2.运行1.创建虚拟环境2.装包2.1找到合适的pytorch版本2.1安装依赖2.2验证pytorch是否为GPU版本3.运行四、部署过程中遇到的问题1.问题12.问题23.问题34.问题4总结参考文章前言最近chatgpt比较火，正好看到国内有个类似开源的框架，那不得试试、一、ChatGLM-6B是什么？ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组（KnowledgeEngineeringGroup(KEG
文章目录前言一、ChatGLM-6B是什么？二、安装虚拟的python环境1.下载2.安装3.设置国内源(危险)4.虚拟环境使用简介三、部署ChatGLM-6B1.clone代码2.运行1.创建虚拟环境2.装包2.1找到合适的pytorch版本2.1安装依赖2.2验证pytorch是否为GPU版本3.运行四、部署过程中遇到的问题1.问题12.问题23.问题34.问题4总结参考文章前言最近chatgpt比较火，正好看到国内有个类似开源的框架，那不得试试、一、ChatGLM-6B是什么？ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组（KnowledgeEngineeringGroup(KEG
在运行ChatGLM-6B的时候，本人是小白，遇到这几个问题，解决方法分享给大家1.缺少gcc的问题参考GCC编译器的安装教程（Windows环境）_gcc安装教程_nhyltt的博客-CSDN博客2.缺少openmp的问题在这里下5.1.0-2老版本的，新版本没有TDM-GCCCompiler-Browse/TDM-GCCInstalleratSourceForge.net 去掉勾选checkforxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxserver点gcc子项中的openmp install就完事了3.cannotfind-lpthread的问题 c:/_programs/mingw/b
前段时间，初出茅庐的猎鹰（Falcon）在LLM排行榜碾压LLaMA，在整个社区激起千层浪。但是，猎鹰真的比LLaMA好吗？简短回答：可能不是。符尧团队对模型做了更深入的测评：「我们在MMLU上复现了LLaMA65B的评估，得到了61.4的分数，接近官方分数（63.4），远高于其在OpenLLMLeaderboard上的分数（48.8），而且明显高于猎鹰（52.7）。」没有花哨的提示工程，没有花哨的解码，一切都是默认设置。目前，Github上已经公开了代码和测试方法。对于猎鹰超越LLaMA存疑，LeCun表态，测试脚本的问题...LLaMA真·实力目前在OpenLLM排行榜上，Falcon位列
大家好，我是微学AI，今天是2023年6月7日，一年一度的高考又来了，今年的高考作文题也新鲜出炉。今年是特殊的一年，有人说2023是AI的元年，这一年里有大语言模型的爆发，每天都有大模型的公布，在2023年有文心一言,GPT4,ChatGLM等语言模型的发布，我们已经步入人工智能领域的时代，这些模型都能很好的理解人类的语言，对于这些模型如果写高考作文的话，会是什么样的表现呢？首先我们来看一下2023年的高考作文题目：一、ChatGPT故事的力量故事是一种人类文化的传承方式，它通过讲述、表演或书写，将知识、经验和价值观传递给后代，同时也能够启迪人们的智慧，使人们更好地理解生命的意义。在今天这个信
继羊驼之后，又来了个以动物命名的模型，这次是大猩猩（Gorilla）。虽说目前LLM风头正旺，进展颇多，在各种任务中的性能表现也可圈可点，但这些模型通过API调用有效使用工具的潜力还亟待挖掘。即使对于今天最先进的LLM，比如GPT-4，API调用也是一项具有挑战性的任务，主要是由于它们无法生成准确的输入参数，并且LLM容易对API调用的错误使用产生幻觉。这不，研究人员搞了个Gorilla，一个经过微调的基于LLaMA的模型，它在编写API调用上的性能甚至超过了GPT-4。而当与文档检索器相结合时，Gorilla同样展示出了强大的性能，使用户更新或版本变化变得更加灵活。此外，Gorilla还大大
最近，MatthiasPlappert的一篇推文点燃了LLMs圈的广泛讨论。Plappert是一位知名的计算机科学家，他在HumanEval上发布了自己对AI圈主流的LLM进行的基准测试结果。他的测试偏向代码生成方面。结果令人大为不震撼，又大为震撼。意料之内的是，GPT-4毫无疑问霸榜，摘得第一。意料之外的是，OpenAI的text-davinci-003异军突起，拿了个第二。Plappert表示，text-davinci-003堪称一个「宝藏」模型。而耳熟能详的LLaMA在代码生成方面却并不出色。OpenAI霸榜Plappert表示，GPT-4的性能表现甚至比文献中的数据还要好。论文中GPT
