前言 随着『GPT4多模态/Microsoft 365 Copilot/Github Copilot X/ChatGPT插件』的推出，绝大部分公司的技术 产品 服务，以及绝大部分人的工作都将被革新一遍类似iPhone的诞生 大家面向iOS编程 有了App Store现在有了ChatGPT插件/GPT应用商店，以后很多公司 很多人面向GPT编程(很快技术人员分两种，一种懂GPT，一种不懂GPT)然ChatGPT/GPT4基本不可能开源了，而通过前两篇文章《从LLaMA到Alpaca、BELLE、ChatLLaMA和ColossalChat》可知，国内外各大公司、研究者推出了很多类ChatGPT开
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在大家不断升级迭代自家大模型的时候，LLM（大语言模型）对上下文窗口的处理能力，也成为一个重要评估指标。比如OpenAI的gpt-3.5-turbo提供16ktoken的上下文窗口选项，AnthropicAI的更是将Claude处理token能力提升到100k。大模型处理上下文窗口是个什么概念，就拿GPT-4支持32ktoken来说，这相当于50页的文字，意味着在对话或生成文本时，GPT-4最多可以记住50页左右内容。 一般来讲，大语言模型处理上下文窗口大小的能力是预定好的。例如，MetaAI发布的LLaMA模型，其输入token大小必须少于2048。然而，在进行长对话、总结长文档或执行长期计
符尧（yao.fu@ed.ac.uk），爱丁堡大学(UniversityofEdinburgh)博士生，本科毕业于北京大学。ChatGPT大火之后，在2023年2月24日，LLaMA的出现让instructiontuning这个方向变得火热；3月18日，Alpaca让大家看到从成熟的模型distill小模型成为还不错的ChatBot的可能性，从而引发羊驼系模型寒武纪大爆发。但仅仅过去三个月，大家开始发现意识到用ChatGPT的数据训练LLaMA的各种问题。本文回顾在过去三个月内的LLaMA系模型的发展，讨论InstructionTuning的下一步挑战。Disclaimer:这篇文章算是一个q
Whisper微调冲刺将于12月5日至19日举行，我们将提供计算资源、演讲以及与Transformers团队的OfficeHour活动等各种资源。这两周的时间里，我们将与全球的社区成员们一起对Whisper模型进行微调，用选定的语言构建最先进的语音识别系统。请加入我们共同来完成这个目标，并尽可能的帮助更多其他社区成员们。如有需要且资源可用，我们的云计算合作伙伴LambdaLabs将免费提供A10040GB的GPU算力。注册Whisper微调冲刺竞赛活动活动注册表格:https://bit.ly/WhisperFineTuningSprintCN加入官方Discord(hf.co/join/di
LLaMA-Adapter，现在已经完全解锁了。作为一个通用的多模态基础模型，它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入，同时还能提供图像、文本和检测的输出。相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter，这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapterV2。论文：https://arxiv.org/abs/2304.15010这是升级之后的多模态和双语功能示意图：图片它是唯一可以结合多种模态的模型，例如，从3D点云和背景音频生成真实的图像。而且，它还支持双语功能，能接收和生成多种语言的文本。它还能和LLaMA/ImageBind，Falcon，LangChain等模型整合。在
如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调AIGC模型，已成为AIGC商业化和应用爆发的最大痛点。Colossal-AI基于在大模型民主化的专业技术积累，开源完整StableDiffusion预训练和个性化微调方案，预训练时间加速和经济成本降低6.5倍，个性化微调硬件成本降低7倍！在个人电脑的RTX2070/3050上即可快速完成微调任务流程，让StableDiffusion等AIGC模型的触手可及。开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI 火爆的AIGC赛道与高昂成本AIGC（AI-GeneratedContent人工智能生成内容）是当前AI领域最
LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels动机大模型的参数量都在100B级别，由于算力的吃紧，在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。原理虽然模型的参数众多，但其实模型主要依赖低秩维度的内容(lowintrinsicdimension)，由此引出低秩自适应方法lora，通过低秩分解来模拟参数的改变量，从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练。LoRA的思想也很简单，在原始PLM旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓的 intrinsicrank 。训练的时候固定PLM的参数，只训练降维矩阵A与
本文主要探讨如何使用指令微调的方法教会StableDiffusion按照指令PS图像。这样，我们StableDiffusion就能听得懂人话，并根据要求对输入图像进行相应操作，如:将输入的自然图像卡通化。图1：我们探索了StableDiffusion的指令微调能力。这里，我们使用不同的图像和提示对一个指令微调后的StableDiffusion模型进行了测试。微调后的模型似乎能够理解输入中的图像操作指令。（建议放大并以彩色显示，以获得最佳视觉效果）InstructPix2Pix:LearningtoFollowImageEditingInstructions一文首次提出了这种教StableDif
textualinversion发布时间：2022目标：与DreamBooth一样，都是想要微调模型生成特定目标或风格的图像方法：通过在vocabulary中添加一个额外的embedding来学习输入的新特征。预训练模型的所有参数都锁住，只有新的embedding被训练DreamBooth与textualinversion区别微调参数不同：前者微调所有参数，后者只训练新加的embedding新token的添加方式：前者是在原有字典中找到一个罕见的word来学习新概念且利用了类别先验学习，而后者是在原有字典中添加了一个新的embedding从头训练。DreamBooth相当于改变那个罕见词汇的含
