全参数Finetune这个示例主要用于全参数finetuneZiya-LLaMA-13B相关模型，目前支持数据并行+张量并行+ZeROstep0环境安装gitclonegit@github.com:IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM.gitcdFengshenbang-LM/pipinstall--edit.step1下载示例数据Ziya-Finetune-Small，后续按照格式替换成自己的数据,目前代码直接用文件读取，非datasets读取，所以建议gitclone下来然后在配置里引用对应的数据路径gitlfsinstallgitclonehttps://huggingfa
支持windows、linux，显存要求10G左右一、使用text-generation-webui部署参考安装教程：傻瓜式！一键部署llama2+chatglm2，集成所有环境和微调功能，本地化界面操作！Github地址：GitHub-oobabooga/text-generation-webui:AGradiowebUIforLargeLanguageModels.Supportstransformers,GPTQ,llama.cpp(ggml/gguf),Llamamodels.模型下载地址：meta-llama/Llama-2-13b-chat-hfatmain遇到的问题：Traceb
Llama2通过llama.cpp模型量化Windows&Linux本地部署什么是LLaMA1and2LLaMA，它是一组基础语言模型，参数范围从7B到65B。在数万亿的tokens上训练的模型，并表明可以专门使用公开可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，LLaMA-13B在大多数基准测试中都优于GPT-3（175B），并且LLaMA65B与最好的型号Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争力。Meta出品的Llama续作Llama2，一系列模型（7b、13b、70b）均开源可商用。Llama2在各个榜单上精度全面超过Llama1，同时也超
基于MindSpore的llama微调在OpenI平台上运行克隆预训练模型克隆chatglm-6b代码仓，下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/openlm-research/open_llama_7b准备环境安装Transformerpipinstalltransformers执行转换脚本pythonmindformers/models/glm/convert_weight.py--pt_ckpt_path/home/ma-user/work/models/mindspore/pt_glm_6b.pth--ms_ckpt_
FastGPT是一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过Flow可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！Llama2是Facebook母公司Meta发布的开源可商用大模型，国内的开源社区以及个人和机构也纷纷着手基于Llama2构建了中文版，并且还利用GGML机器学习张量库构建了可以在CPU上运行的Llama2中文版模型。今天我们来玩点刺激的！首先在CPU上运行一个开源的Llama2中文版模型，然后将这个模型接入到FastGPT的知识库中，最后再将FastGPT接入第三方任意GPT套壳应用。原文链接：https://forum.laf.
LLaMA-Adapter源码解析伪代码deftransformer_block_with_llama_adapter(x,gating_factor,soft_prompt): residual=x y=zero_init_attention(soft_prompt,x)#llama-adapter:prependprefix x=self_attention(x) x=x+gating_factor*y#llama-adapter:applyzero_init_attention x=LayerNorm(x+residual) residual=x x=FullyConnectedLaye
LLMs之Code：大语言模型纵向赋能场景—垂直行业场景应用之大模型代码场景的简介、主流LLMs(SQLCoder/CodeLlama/Ziya-Coding/CodeShell等)及其评估基准(包括数据集)、案例应用之详细攻略目录大模型代码场景的简介大模型代码场景的主流LLMs及其评估基准(包括数据集)
LLama大模型初体验——Linux服务器部署LLama注意事项一、基本步骤基本步骤可以参考这个链接：超详细Llama2部署教程——个人gpt体验攻略！llama开源仓库：https://github.com/facebookresearch/llama二、注意事项这里提一些教程链接中没有提及的注意点。1、RequestaccesstothenextversionofLlama在“RequestaccesstothenextversionofLlama”网页中，Country选择China的话会显示“Sorry,thedownloadisnotavailableinyourregion”，选择
来自中国人民大学的研究者将Llama等因果语言模型所遭遇的“逆转诅咒”归咎于next-tokenprediction+causallanguagemodel的本质缺陷，并发现GLM采用的自回归填空的训练方法对这种“逆转诅咒”显示出更强的鲁棒性。通过将双向注意力机制引入Llama模型进行微调，该研究实现了对Llama的“逆转诅咒”的缓解。该研究认为当前主流的这种大模型结构与训练范式存在着很多潜在的缺陷，希望有更多的研究者能够在模型结构或者预训练范式上进行创新突破，以获得更高的智能水平。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.07468.pdf背景LukasBerglund
大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须
