1.摘要我们提出了一个多模态框架Video-LLaMA1，它使大型语言模型(LLM)能够理解视频中的视觉和听觉内容。视频-来自冻结的预训练视频和音频编码器和冻结的LLM的美洲驼引导跨模式训练。不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化，(2)整合视听信号。为了应对第一个挑战，我们提出了一个视频Q-former来将预训练的图像编码器组装到我们的视频编码器中，并引入视频到文本生成任务来学习视频语言的对应性。对于第二个挑战，我们利用Ima

安装gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcondacreate-nllama_factorypython=3.10condaactivatellama_factorycdLLaMA-Factorypipinstall-rrequirements.txt之后运行单卡训练，CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_web.py，按如下配置demo_tran.shCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--model_name

前言最近一直在做类ChatGPT项目的部署微调，关注比较多的是两个：一个LLaMA，一个ChatGLM，会发现有不少模型是基于这两个模型去做微调的，说到微调，那具体怎么微调呢，因此又详细了解了一下微调代码，发现微调LLM时一般都会用到Huggingface实现的Transformers库的Trainer类从而发现，如果大家想从零复现ChatGPT，便得从实现Transformer开始，因此便开启了本文：如何从零起步实现Transformer、ChatGLM(至于LLaMA已在之前的博客里解读过)，主要分为两个大部分按照transformer的每一步的原理逐步逐行从零实现，先编码器后解码器，特别

微调命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python/aaa/LLaMA-Factory/src/train_bash.py\--stagesft\--model_name_or_path/aaa/LLaMA-Factory/models/chatglm2-6b\--do_train\--datasetbbbccc\--templatechatglm2\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/dddeee/\--overwrite_cache\--per_device_train_b

概述GLM、ChatGLM的相关基础知识说明：GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程与调用机制，与HuggingFace的开发流程是一致的。对GLM-130B，ChatGLM千亿模型，ChatGLM-6B的区分不够清楚，这里给出说明：GLM-130B：于2022年8月由清华智谱AI开源放出。该大语言模型基于之前提出的GLM(GeneralLan

ChatGLM3是由智谱AI训练的第三代大型语言模型，它不仅能理解和生成人类语言，还能执行代码、调用工具，并以markdown格式进行响应。为了提高用户体验，同时避免用户输入的注入攻击，ChatGLM3采用了全新的对话格式。下载智谱清言体验ChatGLM3最新的能力。ChatGLM3对话格式ChatGLM3对话的格式由若干对话组成，其中每个对话包含对话头和内容。对话头占完整的一行，格式为`{metadata}`，其中``部分使用specialtoken表示，无法从文本形式被tokenizer编码以防止注入。metadata部分采用纯文本表示，为可选内容。对话格式的角色包括：-``：系统信息，设

  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了UnrecognizedconfigurationclassforthiskindofAutoModel:AutoModelForCausalLM.解决方案，希望能对使用chatglm的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1

作者：小傅哥-百度搜小傅哥bugstack博客：bugstack.cn沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄大家好，我是技术UP主小傅哥。清华大学计算机系的超大规模训练模型ChatGLM-130B使用效果非常牛，所以我也想把这样的Ai能力接入到自己的应用中或者做一些IntelliJIDEAPlugin使用。但经过了一晚上的折腾，我决定给它写个对接的SDK开源出来！——🤔智谱Ai不是已经有了一个SDK吗？为啥还要写呢？那你写多少了？在很早之前就关注了智谱Ai(ChatGLM)，也看到官网有一个Java对接的SDK方式。但从前几天开始正式对接发现，这SDK是8月份提交的，10个commit

    随着AIGC大风起，也掀起了语言模型大争之世，各种语言模型如雨后春笋，让大家眼花缭乱。周周都有新的选手入场，月月都有新的模型问世。不过其中最受人瞩目的当属GPT4、文心一言4、ChatGLM、Claude2.1四大模型。隐隐有傲视群雄之姿，今天我们也对这语言模型的四大天王的生成做一下粗浅的对比，也为大家在选择接入自家产品的时候有些许参考。    我们先来认识一下这四大模型：    1.GPT4—— OpenAI所开发，已经无需过多介绍了，AIGC的创世者，当下当之无愧的王者。    2.文心一言4——百度倾力打造的中英文语言模型，对标GPT4。也是百度AI十年磨一剑的成果，号称国内最强

一款名为CodeGeeX2-6B的全新代码生成模型正式发布，并应用在CodeGeeX编程助手插件上（CodeGeeX的VSCode插件）。这款基于ChatGLM2-6B架构并结合代码预训练的模型，以其更高的精度、更快的速度和更强的能力，为编程带来了一场革新。接下来，我们将一起探索这款新模型为CodeGeeX编程助手带来的升级。更迅速、更精确的代码生成，更智能的问答与一代模型相比，CodeGeeX2-6B在代码生成的精度和速度方面都有了显著的提升。一代模型只能基于前文向后生成代码，而CodeGeeX2-6B则能够根据上下文进行填空，这意味着它可以在补全代码时，综合考虑当前光标上下文的内容，从而更