macOS、Windows、Linux、Docker等各个平台通过ollama一键部署谷歌最新开源的gemma大模型，免费开源离线部署使用超越chatgpt4。谷歌最强开源大模型亮相！Gemini技术下放，笔记本就能跑，可商用。谷歌12天连放三个大招9日-宣布其最强大模型GeminiUltra免费用，于2023年12月发布时在MMLU（大规模多任务语言理解）测评上超过人类专家，在32个多模态基准中取得30个SOTA（当前最优效果），几乎全方位超越GPT-4，向OpenAI发起强势一击。16日-放出大模型“核弹”Gemini1.5，并将上下文窗口长度扩展到100万个tokens。Gemini1.
文章目录一、题目🎃题目描述🎃输入输出输入输出🎃样例1二、代码与思路参考🎈C语言思路🎉C代码🎈C++语言思路🎉C++代码🎈Java语言思路🎉Java代码🎈Python语言思路
假设我有一个目录结构如下的项目:myproject├──.git[...]├──CMakeLists.txt└──src├──CMakeLists.txt├──foo.cc└──foo.h如果在src/foo.cc中，我包含像#include"foo.h"这样的头文件，然后运行Google的cpplint.py在它上面，它提示src/foo.cc:8:Includethedirectorywhennaming.hfiles[build/include][4]所以我将它包含为#include"./foo.h"。现在我收到另一个投诉:src/foo.cc:8:src/foo.ccsho
使模型类gpt式交互：./main-m.\models\llama-2-7b-chat\ggml-model-q4_0.gguf-n256--repeat_penalty1.0--color-i-r"User:"-fprompts\chat-with-bob.txt或./main-m.\models\llama-2-7b\ggml-model-q4_0.gguf-n-1--color-r"User:"--in-prefix""-i-e-p"User:Hi\nAI:Hello.IamanAIchatbot.Wouldyouliketotalk?\nUser:Sure!\nAI:Whatwould
前言 上一篇我们一起学习了YOLOv5的网络模型之一yolo.py，它这是YOLO的特定模块，而今天要学习另一个和网络搭建有关的文件——common.py，这个文件存放着YOLOv5网络搭建常见的通用模块。如果我们需要修改某一模块，那么就需要修改这个文件中对应模块的定义。学这篇的同时，搭配【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（网络详解）这篇算法详解效果更好噢~common.py文件位置在./models/common.py文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！ 友情提示：全文5万多字，可以先点再慢慢看哦~源码下载地址：mirrors/ultralyti
一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。技术报告地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上
报错！error:subprocess-exited-with-errorpythonsetup.pybdist_wheeldidnotrunsuccessfully这类问题有通用的解决方法。问题背景使用pip安装包时出粗：pipinstall-rrequirements.txt报错原文：Buildingwheelsforcollectedpackages:fastcache,pycosatBuildingwheelforfastcache(setup.py)...errorerror:subprocess-exited-with-error×pythonsetup.pybdist_wheel
文章目录数据模型准备基于网页的简单微调基于网页的简单评测基于网页的简单聊天基于网页的模型合并微调问题测试与解决问题测试模板修改强化训练持续训练单数据集训练微调总结LLaMA-Factory是一个非常好用的无代码微调框架，不管是在模型、微调方式还是参数设置上都提供了非常完备的支持，下面是对微调全过程的一个记录。数据模型准备微调时一般需要准备三个数据集：一个是自我认知数据集（让大模型知道自己是谁），一个是特定任务数据集（微调时需要完成的目标任务），一个是通用任务数据集（保持大模型的通用能力，防止变傻）。前两个一般要自己定义，最后一个用现成的就行。自定义数据集可采用alpaca和sharegpt格式
基于LLaMA-Factory，用4个V100的GPU，如下命令训练ChatGLM3：deepspeed--num_gpus4--master_port=9901src/train_bash.py\--deepspeedds_config.json\--stagesft\--model_name_or_pathmodels/chatglm3-6b\--do_train\--datasetaaa,bbb\--templatechatglm3\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/aaabbbcc
RMSNormxb=RMSNorm(x)=x1n∑i=1n(xi2)+ϵxb=\text{RMSNorm}(x)=\frac{x}{\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i^2)+\epsilon}}xb=RMSNorm(x)=n1∑i=1n(xi2)+ϵxRoPE对q,k进行PE公式推导：先给q(位置m），k（位置n)添加绝对位置信息：f(q,m),f(k,n)相对位置信息：g(q,k,m-n)即要构造出=g(q,k,m-n)根据实部虚部推导就行，结果是f(q,m)=qeimθf(q,m)=qe^{im\theta}f(q,m)=qeimθ，即对q转m
