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
文章目录OpenAIPython库安装可选依赖项用法参数微软Azure端点微软Azure活动目录身份验证命令行界面示例代码聊天嵌入微调适度图像生成(DALL·E)音频转录(Whisper)异步API要求信用TIPS:OpenAIAPI错误代码API错误状态码概述详细解释OpenAIPython库项目git地址OpenAIPython库提供了对OpenAIAPI的便捷访问来自用Python语言编写的应用程序。它包括一个用于初始化的API资源的预定义类集自己从API响应动态地使其兼容具有广泛版本的OpenAIAPI。您可以在官方的网站中找到OpenAIPython库的使用示例APIreferenc
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LLM微调从一件复杂的事情，已经通过不断的技术改进变得易上手起来。这不，免费且迅速的LLM微调已经可以实现了。4月底，斯坦福的一群开发者发布了 Lamini，号称可以为每个开发人员提供从GPT-3带到ChatGPT的超能力。近日，Lamini推出了全新的Alpha公测版，让微调上演「速度与激情」。现在只需十分钟、三至五行代码就能实现微调，更重要的是0费用。目前，4亿参数以内的LLM微调完全免费。这只是一个开始。图片项目地址：https://github.com/lamini-ai/laminiLamini的优势先来一起看看Lamini有哪些优势。图片免费，适用于小型LLM；迅速，10-15分钟
Valley:VideoAssistantwithLargeLanguagemodelEnhancedabilitY大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等，欢迎大家交流~。近期基于LLaMA微调的模型有很多，Alpaca，Vicuna都是基于ChatGPT等数据进行文本场景指令微调，LLaVA也使用图文对数据进行了图文场景多模态能力的扩展（这几个模型往期文章都有涉及，不清楚/感兴趣的可以看）。而本文提到的Valley则是字节发布的视频场景多模态指令微调LLaMA模型。其中这
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战 前言：最近一直在做stablediffusion微调方面的研究，因为stablediffusion模型非常大，一个非常关键的问题是微调哪个部分才是最有效的？是微调unet吗？是微调textencoder吗？这篇博客对这个问题做一些探索。目录模型权重的组成Dreambooth做法Lora做法
是的，是的。我知道它们是两种完全不同的技术。我最近从Web开发转向使用C#和Windows窗体进行FAT开发。我一直认为使用ajaxStart和ajaxStop显示微调器非常容易，因此用户知道正在发生某些事情并继续等待。对于C#Windows窗体，是否有可以全局实现的等效简单技术？例如，如果我正在查询数据库并等待一些结果，通常程序会在几秒钟内变得无响应，然后在“处理”后再次开始工作。是否有某种全局方法可以在我的程序“处理”时显示微调器，而不是识别程序中所有可能导致它变得无响应并只是扯掉新线程的点？如果我不清楚，请告诉我。 最佳答案
是的，是的。我知道它们是两种完全不同的技术。我最近从Web开发转向使用C#和Windows窗体进行FAT开发。我一直认为使用ajaxStart和ajaxStop显示微调器非常容易，因此用户知道正在发生某些事情并继续等待。对于C#Windows窗体，是否有可以全局实现的等效简单技术？例如，如果我正在查询数据库并等待一些结果，通常程序会在几秒钟内变得无响应，然后在“处理”后再次开始工作。是否有某种全局方法可以在我的程序“处理”时显示微调器，而不是识别程序中所有可能导致它变得无响应并只是扯掉新线程的点？如果我不清楚，请告诉我。 最佳答案
下图展示了我们的训练的整个流程和数据集构造。整个训练过程分为两个阶段：（1）全量预训练阶段。该阶段的目的是增强模型的中文能力和知识储备。（2）使用LoRA的指令微调阶段。该阶段让模型能够理解人类的指令并输出合适的内容。 3.1预训练数据集构建为了在保留原来的代码能力和英语能力的前提下，来提升模型对于中文的理解能力，我们并没有对词表进行扩增，而是搜集了中文语料、英文语料和代码语料。其中中文语料来自于百度百科、悟道和中文维基百科；英文数据集是从LLaMA原始的英文语料中进行采样，不同的是维基数据，原始论文中的英文维基数据的最新时间点是2022年8月，我们额外爬取了2022年9月到2023年2月，总
最近因为工作关系，接触到ChatGLM-6B，自己部署做了一些测试。参考了网上很多优秀的资料，在此基础上，补充一些自己实践中发现的细节。部署内容部分绝大部分来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/627168140微调部分借鉴：https://zhuanlan.zhihu.com/p/625468667细节问题参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624918286感谢作者分享，置顶推荐！！一些知识扫盲（本人作为一个小白在学习过程中感觉需要了解的基础知识大部分文章上来就说怎么干，没说为什么，有些碎片化，不成体系，大家见谅）：预训练模型的特点：使
