©PaperWeekly原创· 作者| 黄一天单位| 华为研究方向| 自然语言处理由香港科技大学提出的针对闭源大语言模型的对抗蒸馏框架，成功将ChatGPT的知识转移到了参数量 7B 的LLaMA模型（命名为Lion），在只有 70k 训练数据的情况下，实现了近 95%的ChatGPT能力近似。此外，框架的普适性使它不仅可以用于蒸馏ChatGPT，还可方便地适用于其他闭源LLMs。论文题目：Lion：闭源大语言模型的对抗蒸馏Lion:AdversarialDistillationofClosed-SourceLargeLanguageModel论文链接：https://arxiv.org/ab
前文可参考：SM2算法的加密签名消息语法规范（三）如何构造signedData_天对地，雨对风的博客-CSDN博客系列。这里直接讲opensslasn1解析和封装的部分代码。国密 p7格式标准，参考：GMT0010-20121、p7签名结构： 编写结构体GMTSignedData.h#ifndef_GMTSignedData_H#define_GMTSignedData_H#include#include#include#include#include#include#ifdef__cplusplusextern"C"{#endif/*oidrefertoGM/T0006*/#defineOI
论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.04050随着以ChatGPT、GPT-4为代表的AI大模型逐渐爆火进入公众视野，各行各业都开始思考如何更好的使用和发展自己的大模型，有一些评论甚至认为大模型是以人工智能为标志的第四次产业革命的核心竞争产品。例如在5月26日的北京中关村2023论坛上，百度公司创始人、CEO李彦宏发表了题为《大模型改变世界》的演讲。在这次演讲中，李彦宏提出：“百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司”。这意味着，大模型现有的能力，已经可以向传统的互联网应用和方法发出挑战。本文介绍一篇来自得克萨斯A&M大学的工作，在本文中，作者瞄准的领域是传统的文本
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
ServletContext对象每一个web应用都有且仅有一个ServletContext对象，又称为Application对象，从名称中可知，该对象是与应用程序相关的。在WEB容器启动时，会为每一个WEB应用创建一个对应的ServletContex对象。该对象有两大作用：作为域对象来共享数据，此时数据在整个应用程序中共享；该对象中保存了当前应用程序相关信息。例如可以通过getServerInfo()方法获取当前服务器信息，getRealPath(Stringpath)获取资源的真是路径等。//常用方法//获取服务器当前版本信息StringserverInfo=req.getServletCo
目录1.选用工程2.中文llama-7b预训练模型下载3.数据准备4.开始指令微调5.模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：GTX3090-24G（惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~）（本文旨在快速实现基于llama-7b的中文指令微调）1.选用工程咱们还是用lit-llama（环境安装过程见上篇博客）地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.中文llama-7b预训练模型下载模型下载在huggingface上搜索"llamachinese"，我们选以下这个模型，如图所示：模型转换切换到lit-llama的工程，修改scri
文章目录用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4ChatGPTSageClaude文心一言科大讯飞ChatGLM130BAquilaChat7B用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4实现一个基本的LSMTree（Log-StructuredMerge-Tree）算法需要考虑以下几个组件：Memtable：存储内存中的数据，可以用一个简单的键值对数据结构表示，例如Go中的map[string]string。SSTable：一个不可变的、排好序的键值对数组，存储在磁盘上。合并策略：一种方法，可以将Memtable中的数据与SSTable中的数据合并，以减少查询时的磁盘查找操作
LLAMA的懒人包： 链接：https://pan.baidu.com/s/1xOw8-eP8QB--u6y644_UPg?pwd=0l08 提取码：0l08 模型来源：elinas/llama-7b-hf-transformers-4.29 模型来源（LoRA）：ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 侵权请通知作者删除 也可以进我的群下载哦：904511841 下面是llama的输入样例 >自我介绍一下llama您好，我是llama。我是一个大型语言模型，由OpenAI训练而成。我可以回答您的问题并提供帮助。如果您有任何疑问或需要我的帮助，请随时与我联系。
目录1.选用工程：lit-llama2.下载工程3.安装环境4.下载LLAMA-7B模型5.做模型转换6.初步测试7.为什么要进行指令微调？8.开始进行指令微调8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调）1.选用工程：lit-llama地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.下载工程gitclonehttps://github.com/Lightning-AI/lit-llama.git3.安装环境切换到工程目录cd./li
禅与计算机程序设计艺术：实测结论——ChatGLM>AquilaChat>BaiChuan-7B,在写作和写代码方面都不大稳定。模型不怎么稳定，暂时感觉还不可用（有时候给了丰富的Prompt内容，结果原样输出了！）。跟ChatGLM比起来，还差一截啊。PS:不知道开源文档里写的评测分数的具体的标准跟我这普通人随便问答的标准是不是差异很大。希望baichuan-7B再打磨打磨吧。文章目录禅与计算机程序设计艺术：实测结论——ChatGLM>AquilaChat>BaiChuan-7B,在写作和写代码方面都不大稳定。模型不怎么稳定，暂时感觉还不可用（有时候给了丰富的Prompt内容，结果原样输出了！
