一、问题说明在注册GoogleBard账号的时候，出现报错：“Bardisn’tcurrentlysupportedinyourcountry.Staytuned!”意思就是：目前所在国家不支持Bard，敬请期待！二、解决方案1）梯子（VPN）国家切换到“美国”；2）注册的邮箱使用gmail邮箱。注册成功后，登录效果如下：

自从Meta发布LLaMA以来，围绕它开发的模型与日俱增，比如Alpaca、llama.cpp、ChatLLaMA以及Vicuna等等，相关的博客可以参考如下：【Alpaca】斯坦福发布了一个由LLaMA7B微调的模型Alpaca（羊驼），训练3小时，性能比肩GPT-3.5【llama.cpp】量化130亿参数LLaMA模型的llama.cpp，推理仅需4GB内存【ChatLLaMA】Meta开源的LLaMA性能真如论文所述吗？如果增加RLHF，效果会提升吗？【Vicuna】斯坦福开源一个性能相当于90%ChatGPT的聊天机器人：Vicuna在线体验地址：https://koala.lmsy

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

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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

作者|崔皓审校|重楼摘要在自然语言处理领域，为了让模型能够处理特定领域的问题，需要进行Fine-tuning，即在基础模型上训练模型以理解和回答特定领域的问题。在这个过程中，Embedding起到了关键作用，它将离散型的符号转换为连续型的数值向量，帮助模型理解文本信息。词嵌入是一种常用的Embedding方法，通过将每个单词转换为多维向量来捕获其语义信息。本文通过LangChain，ChromaDB以及OpenAI实现Fine-tuning的过程，通过更新Embedding层来让模型更好地理解特定领域的词汇。开篇在自然语言处理领域，最常见的用例之一是与文档相关的问题回答。虽然这方面ChatGP

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