Meta最新模型LLaMA细节与代码详解0.简介1.项目环境依赖2.模型细节2.1RMSPre-Norm2.2SwiGLU激活函数2.3RoPE旋转位置编码3.代码解读3.1tokenizer3.2model3.2.1模型细节详解3.2.2transformer构建3.3generate4.推理0.简介今天介绍的内容是FacebookMetaAI最新提出的语言模型LLaMA，该模型声称以更小的体积，在多数任务上超越了GPT-3的性能。模型相关项目已经开源：https://github.com/facebookresearch/llama论文地址：https://scontent-tpe1-1.
Meta最新模型LLaMA细节与代码详解0.简介1.项目环境依赖2.模型细节2.1RMSPre-Norm2.2SwiGLU激活函数2.3RoPE旋转位置编码3.代码解读3.1tokenizer3.2model3.2.1模型细节详解3.2.2transformer构建3.3generate4.推理0.简介今天介绍的内容是FacebookMetaAI最新提出的语言模型LLaMA，该模型声称以更小的体积，在多数任务上超越了GPT-3的性能。模型相关项目已经开源：https://github.com/facebookresearch/llama论文地址：https://scontent-tpe1-1.
简介LLaMA大部分是英文语料训练的，讲中文能力很弱。如果我们想微调训练自己的LLM模型，基于一个大规模中文语料预训练的模型比较好。目前开源项目很多，理想的项目要有以下特点：模型开源、训练代码开源、代码结构简单、环境容易安装、文档清晰。经过寻找与试验，我找到了一个比较好的项目。https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca本博文要点如下：1实战部分：模型下载与参数合并、模型命令行加载测试、模型部署为web网页（解决了一些报错问题）2代码走读：模型参数合并、词表扩充3原理分析：预训练与指令精调实战系统环境系统：Ubuntu20.10CUDAVersio
本文首发于FicowShen’sBlog，原文地址：Ficow的AI平台快速上手指南(ChatGPT,NewBing,ChatGLM-6B,cursor.so)。 内容概览前言OpenAI——ChatGPT微软——NewBing智谱AI——ChatGLM-6BAI生成代码——cursor.so总结 前言 现在各种AI工具大爆发，赶紧跟上大部队，看下这波浪潮是什么状况吧。传说AI要淘汰很多工种，听起来就很夸张很恐怖的样子。克服恐惧的方式就是去学习和熟悉未知的事物。走起，和Ficow一起一探究竟。讲真的，简直太好用了~ OpenAI——ChatGPT ChatGPT是OpenAI公司开发的基于对
目录感谢B站秋葉aaaki大佬前言部署资源部署流程 实机演示ChatGML微调（人格炼成）（个人感觉蛮有趣的地方） 分享有趣の微调人格 实机演示（潘金莲人格）感谢B站秋葉aaaki大佬秋葉aaaki的个人空间_哔哩哔哩_bilibilihttps://space.bilibili.com/12566101前言由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。很明显这个模型，因为是中文训练的，在很多数据上非常适合中
LLaMA需要进行申请才能获得官方模型权重。但是申请的审批时间一般都很长。这里提供现有的huggingface上，第三方上传的一些LLaMA模型文件：LLaMA-7BLLaMA-13BLLaMA-7B-hfLLaMA-13B-hf这里要注意，原始的LLaMA权重文件，是不能直接调用huggingface的transformers库进行使用的。如果要使用huggingfacetransformer训练LLaMA，需要使用额外的转换脚本（具体详见huggingface官网指南），把上述的LLaMa-xx进行额外的转换；或者使用上述已经被转换好的LLaMA-xx-hf.另外，LLaMA的在不同版本h
thunlpchatglm6B是一款基于海量高质量中英文语料训练的面向文本对话场景的语言模型。THUDM/ChatGLM-6B:ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型|AnOpenBilingualDialogueLanguageModel(github.com)国内的一位大佬把chatglmptuning的训练改成了多层多卡并行训练的实现zero_nlp/Chatglm6b_ModelParallel_ptuningatmain·yuanzhoulvpi2017/zero_nlp(github.com)用到了神秘的perf库希望大家能支持一下我的工作用我的专用邀请链接，注册OpenBay
MetaAI同时在其官方发布了论文《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》 源码：https://github.com/facebookresearch/llama论文：https://research.facebook.com/file/1574548786327032/LLaMA--Open-and-Efficient-Foundation-Language-Models.pdf官方代码地址：
清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型ChatGLM-6B，这是一个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ChatGLM相同的技术，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。ChatGLM-6B是智谱AI在开源社区贡献的重要成果之一，也是清华大学在自然语言处
1、前言默认读者已成功部署chatGLM-6B,如果没有部署完毕，请参阅下列文章（同为笔者所写）https://blog.csdn.net/Asunazhang/article/details/130094252?spm=1001.2014.3001.55022、软件依赖打开cmd切换至虚拟环境，调用下列代码安装依赖。pipinstallrouge_chinesenltkjiebadatasets3、使用方法3.1下载数据集从https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1
