知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从LLaMA到Alpaca：大模型的小训练1.1LLaMA概要与实践LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由MetaAI发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的transformerDecoder相比，LLaMA主要有以下改进：预归一化(Pre-normalization)[GPT3]为了提高训练的稳定性，LLaMA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。同时使用RMSNorm归一
中文ChatGPT平替——ChatGLM-6BChatGLM-6B简介官方实例本地部署1.下载代码2.通过conda创建虚拟环境3.修改代码4.模型量化5.详细代码调用示例ChatGLM-6B简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，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
中文ChatGPT平替——ChatGLM-6BChatGLM-6B简介官方实例本地部署1.下载代码2.通过conda创建虚拟环境3.修改代码4.模型量化5.详细代码调用示例ChatGLM-6B简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，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
1.引入2023年3月份对NLP注定是一个不平凡的月份。3月14日，OpenAI发布GPT-43月15日，清华大学唐杰发布了ChatGLM-6B3月16日，百度发布文心一言这些模型都是首发。ChatGLM的参数数量是62亿，训练集是1T标识符的中英双语语料。相比而言，GPT3的参数量级是1750亿，GPT4是100万亿（网传）。ChatGLM-6B作为该领域的低成本模型，值得一试。2.具体配置、运行步骤下载代码gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6BcdChatGLM-6B安装依赖pipinstall-rrequirements.txt可以从req
1.引入2023年3月份对NLP注定是一个不平凡的月份。3月14日，OpenAI发布GPT-43月15日，清华大学唐杰发布了ChatGLM-6B3月16日，百度发布文心一言这些模型都是首发。ChatGLM的参数数量是62亿，训练集是1T标识符的中英双语语料。相比而言，GPT3的参数量级是1750亿，GPT4是100万亿（网传）。ChatGLM-6B作为该领域的低成本模型，值得一试。2.具体配置、运行步骤下载代码gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6BcdChatGLM-6B安装依赖pipinstall-rrequirements.txt可以从req
论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型代码：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py你也可以打开之前的目录看完整代码。摘要、介
论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型代码：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py你也可以打开之前的目录看完整代码。摘要、介
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。在一些大型神经网络中，每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储，这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间。因此，对于包含70亿个参数的神经网络，其存储空间将分别为8GB或12GB。此外，神经网络的大小不仅取决于参数的数量，还取决于神
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。在一些大型神经网络中，每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储，这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间。因此，对于包含70亿个参数的神经网络，其存储空间将分别为8GB或12GB。此外，神经网络的大小不仅取决于参数的数量，还取决于神
前不久，Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA，后脚就被网友放出了无门槛下载链接，「惨遭」开放。消息一出，圈内瞬间就热闹了起来，大家纷纷开始下载测试。但那些手头没有顶级显卡的朋友们，就只能望模型兴叹了。不过，问题不大。GeorgiGerganov在最近做了一个名为「llama.cpp」的项目——没有GPU也能跑LLaMA。项目地址：https://github.com/ggerganov/llama.cpp是的，这也包括搭载了苹果芯片的Mac。并且还获得了LeCun的转发支持。在M1/M2的Mac上跑LLaMA目前来说，比较全面的教程有两个，分别基于苹果的M1和M2处理器。第一篇：http
