有谁知道如何定义依赖于另一个字段的必填字段？例如，如果field1标记为true，则field2必须是必需的，否则不应填写字段2。这是我目前的尝试:"field1":{"title":"Field1:","type":"string","enum":["true","false"]},"field2":{"title":"Field2:","type":"integer","dependencies":"field1","required":true} 最佳答案 如果不满足依赖关系，Alpaca的依赖系统会隐藏依赖字段，否则会显示该
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd代码地址：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2model问答用了多少个gpu？这篇文档中使用了3.3MGPU小时的计算，使用的硬件类型是A100-80GB，可以扩展到2000个GPU，但这些计算的功耗估计并不包括互连或非GPU服务器功耗，也不包括数据中心冷却系统的功耗。在预训练Llama2模型的过程中，估计总排放量为539tCO2eq，但Meta的可持续性计划直接抵消了100%的排放量。因此，这些预训练成本不需要由其他
简介TinyLlama项目旨在在3万亿tokens上进行预训练，构建一个拥有11亿参数的Llama模型。经过精心优化，我们"仅"需16块A100-40G的GPU，便可在90天内完成这个任务🚀🚀。训练已于2023-09-01开始。项目地址：https://github.com/jzhang38/TinyLlama/特点采用了与Llama2完全相同的架构和分词器。这意味着TinyLlama可以在许多基于Llama的开源项目中即插即用。此外，TinyLlama只有1.1B的参数，体积小巧，适用于需要限制计算和内存占用的多种应用。发布时间表需要注意的是，由于我们的现在模型还处于训练初期，学习率并没有完
目录前言准备工作Git Python3.9 Cmake下载模型 合并模型部署模型 前言想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型,但碍于经济实力,不过民间上出现了大量的量化模型,我们平民也能体验体验啦~,该模型可以在笔记本电脑上部署,确保你电脑至少有16G运行内存开原地址：GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)Linux和Mac的教程在开源的仓库中有提供，当然如果你是M1的也可以参考以下文章：https://gist.github.com/cedrickche
HuggingFace开源大模型排行榜，又被屠榜了。前排被清一色的SOLAR10.7B微调版本占据，把几周之前的各种Mixtral8x7B微调版本挤了下去。SOLAR大模型什么来头？相关论文刚刚上传到ArXiv，来自韩国公司UpstageAI，使用了新的大模型扩展方法depthup-scaling（DUS）。简单来说就是两只7B羊驼掐头去尾，一只砍掉前8层，一只砍掉后8层。剩下两个24层缝合在一起，第一个模型的第24层与第二个模型的第9层拼接，最后变成新的48层10.7B大模型。论文声称新方法超过传统扩展方法如MoE，而且可以与沿用基础大模型完全相同的基础设施。不需要门控网络等附加模块，针对M
本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer。近日， LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！LLaMA（LargeLanguageModelMetaAI），由MetaAI发布的一个开放且高效的大型基础语言模型，共有7B、13B、33B、65B（650亿）四种版本。其数据集来源都是公开数据集，无任何定制数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现，整个训练数据集在token化之后大约包含1.4T的token。关于模型性能，LLaMA的性能非常优异：具有130亿参数的LLaMA模型「在大多数基准上」可以胜过GPT-3（
在图像理解领域，多模态大模型已经充分展示了其卓越的性能。然而，对于工作中经常需要处理的图表理解与生成任务，现有的多模态模型仍有进步的空间。尽管当前图表理解领域中的最先进模型在简单测试集上表现出色，但由于缺乏语言理解和输出能力，它们无法胜任更为复杂的问答任务。另一方面，基于大语言模型训练的多模态大模型的表现也不尽如人意，主要是由于它们缺乏针对图表的训练样本。这些问题严重制约了多模态模型在图表理解与生成任务上持续进步。近期，腾讯联合南洋理工大学、东南大学提出了ChartLlama。研究团队创建了一个高质量图表数据集，并训练了一个专注于图表理解和生成任务的多模态大型语言模型。ChartLlama结合
小羊驼团队的新研究火了。他们开发了一种新的解码算法，可以让模型预测100个token数的速度提高1.5-2.3倍，进而加速LLM推理。比如这是同一个模型（LLaMa-2-Chat7B）面对同一个用户提问（苏格拉底采用了哪些方法来挑战他那个时代的主流思想？）时输出回答的速度：左边为原算法，耗时18.12s，每秒约35个token；右边为该算法，耗时10.4s，每秒约60个token，明显快了一大截。简单来说，这是一种并行解码算法，名叫“LookaheadDecoding” （前向解码）。它主要利用雅可比（Jacobi）迭代法首次打破自回归解码中的顺序依赖性 （众所周知，当下大模型基本都是基于自回
书接上回：https://blog.csdn.net/nlpstarter/article/details/129834424推荐一个在本地部署中文类ChatGPT大模型的开源项目https://blog.csdn.net/nlpstarter/article/details/129834424之前在推荐了一个中文类ChatGPT的大模型，感兴趣的可以看一下上面的链接。今天看到最新推出了13B版本的模型，迫不及待下载体验了。再贴一下项目地址：项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)项目地址：GitHub-ymcui/Chine
北大团队最新研究发现：随机token都能诱发大模型出现幻觉！比如喂给大模型（Vicuna-7B）一段“乱码”，它就莫名其妙弄错了历史常识。或者是简单修改提示词，大模型也会掉入陷阱。Baichuan2-7B、InternLM-7B、ChatGLM、Ziya-LLaMA-7B、LLaMA-7B-chat、Vicuna-7B这些热门大模型，都会出现类似情况。这意味着，随机字符串能够操控大模型输出任意内容，为幻觉“代言”。以上发现来自北大袁粒老师课题组的最新研究。该研究提出：大模型的幻觉现象极有可能是对抗样本的另一种视角。论文在展示两种容易诱发大模型幻觉方法的同时，还提出了简单有效的防御办法，代码已开
