随着智慧司法的兴起，智能化方法驱动的智能法律系统有望惠及不同群体。例如，为法律专业人员减轻文书工作，为普通民众提供法律咨询服务，为法学学生提供学习和考试辅导。由于法律知识的独特性和司法任务的多样性，此前的智慧司法研究方面主要着眼于为特定任务设计自动化算法，难以满足对司法领域提供支撑性服务的需求，离应用落地有不小的距离。而大型语言模型（LLMs）在不同的传统任务上展示出强大的能力，为智能法律系统的进一步发展带来希望。近日，复旦大学数据智能与社会计算实验室（FudanDISC）发布大语言模型驱动的中文智慧法律系统——DISC-LawLLM。该系统可以面向不同用户群体，提供多样的法律服务。此外，实验
Dataset之NLP之LLMs：自然语言处理领域—大语言模型LLMs相关开源数据集的简介(三类数据集【预训练数据/微调数据/测试数据】)、下载(国内外开源数据集平台总结)、使用方法之详细攻略目录相关文章综述中的数据集
上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本。这一章咱就把微调跑起来，主要介绍以Lora为首的低参数微调原理，环境配置，微调代码，以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令，原因无它领导们都刷到了《一个小时你也可以拥有ChatGPT》,《100美金训练ChatGPT》,《仅训练3小时超越ChatGPT》,《人人都可以拥有ChatGPT》。。。领导说人人都有了为啥我没有呀？！！真诚呼吁标题党们求手下留情，留人一命！于是这里我换个标题来Debuff！Debuff！看到这里本文最重要的部分已经说完了，累了的小伙伴可以撤退了
Lora微调的概念： lora是Low-RankAdaptation的缩写，是微软的Hu等人于2021年挂在ArXiv上（后又发表在ICLR2022上）的一篇论文《LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels》中提出的，通俗来讲，是一种降低模型可训练参数，又尽量不损失模型表现的大模型微调方法。为什么时隔两年，lora又突然火了一把呢？这一切都要感谢ChatGPT。 这里就简单介绍这么多，LORA微调系列(一)：LORA和它的基本原理-知乎(zhihu.com)这篇文章讲解的非常详细，有兴趣的同学可以去看一看。随着大模型的爆
众所周知，大模型的训练成本很高，但其实对预训练后的模型进行微调也需要一定的成本，还好我们已经有了(IA)³或LORA等一些参数高效型微调（PEFT）方法。近日，AI创业公司Cohere更进一步，将混合专家方法与PEFT组合，实现了极其参数高效的微调——即使是在未曾见过的任务上，这种新方法只需更新不到1%的参数，就能实现与完全微调方法相当的性能。Cohere公司在攻克这些挑战上迈出了重要一步，提出了一个新框架——可在大幅受限的计算环境中利用MoE的优势。论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.05444代码链接：https://github.com/for-ai/para
使用QLoRA对Llama2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。导入库对于大模型，第一件事是又多了一些不熟悉的Python库。!pipinstall-qpeft==0.4.0bitsandbytes==0.40.2transformers==4.31.0trl==0.4.7我们必须首先安装accelerate,peft,bitsandbytes,transformers和trl。除了transformers，其他的库都很陌生
论文笔记--Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练Pretraining3.1.1预训练细节3.1.2Llama2模型评估3.2微调Fine-tuning3.2.1SupervisedFine-Tuning(FT)3.2.2ReinforcementLearningwithHumanFeedback(RLHF)3.2.2.1偏好数据3.2.2.2RewardModeling(RM)3.2.2.3IterativeFine-Tuning3.2.3多轮对话一致性3.2.4RLHF结果3.3Safet
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。只需给大模型“加点小零件”，推理速度立刻提升2倍！不需要额外训练一个模型，也不需要对计算硬件做优化，单张A100最快几小时就能微调完成。这项新研究名叫Medusa（美杜莎），来自普林斯顿、UIUC、CMU和康涅狄格大学，FlashAttention作者TriDao也在其中。目前，它已经成功部署到伯克利70亿参数的“骆马”Vicuna中，后续还会支持其他大模型，已经登上GitHub热榜：但其实，在这种方法推出之前，业界并非没有大模型推理加速方法，主流的就是DeepMind推出的投机采样（speculativedecodi
我正在使用spritekit测试gameplaykit。我已经向我的GKEntity添加了一个GKAgent并且我通过在触摸位置创建一个endAgent让我的实体寻找我的触摸。这很好用。代理人自然地移动并追逐我的触摸。但是，我有两个问题..当代理到达目的地时如何停止代理。智能体将永远绕圈子，试图准确地落在该点上。我已经尝试过agent.behavior.removeAllGoals()我认为这会立即停止代理，因为它没有目标..但没有任何反应。第二个问题是如何微调运动。代理人非常适合导弹追逐飞机之类的事情。问题是它在到达目标时减速。运动模式是如此具体。我试过使用属性mass、maxSpe
Python中的Donut模型可用于从给定图像中提取文本。这在各种场景中都很有用，例如扫描收据。您可以轻松地。但与人工智能模型一样，您应该根据您的特定需求微调模型。我编写本教程是因为我没有找到任何资源来准确展示如何使用我的数据集微调Donut模型。因此，我必须从其他教程（我将在本指南中分享）中学习这一点，并自己解决问题。我们将介绍以下内容：如何找到用于微调的数据集使用GoogleColab进行微调如何更改参数本地微调如何找到要微调的数据集网上找一个
