MMA不使用大型神经网络来连接图像编码器和LLM，而是采用轻量级模块，即适配器，来弥合LLMs和VL任务之间的差距，同时也实现了图像模型和语言模型的联合优化。同时，MMA还配备了一种路由算法，可以帮助LLM在不损害其自然语言理解能力的情况下，在单模态和多模态指令之间实现自动切换。最近几个月，ChatGPT等一系列大型语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。此前，Meta开源了羊驼（LLaMA）系列模型，之后在此基础上
简介LLaMA大部分是英文语料训练的，讲中文能力很弱。如果我们想微调训练自己的LLM模型，基于一个大规模中文语料预训练的模型比较好。目前开源项目很多，理想的项目要有以下特点：模型开源、训练代码开源、代码结构简单、环境容易安装、文档清晰。经过寻找与试验，我找到了一个比较好的项目。https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca本博文要点如下：1实战部分：模型下载与参数合并、模型命令行加载测试、模型部署为web网页（解决了一些报错问题）2代码走读：模型参数合并、词表扩充3原理分析：预训练与指令精调实战系统环境系统：Ubuntu20.10CUDAVersio
MetaAI同时在其官方发布了论文《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》 源码：https://github.com/facebookresearch/llama论文：https://research.facebook.com/file/1574548786327032/LLaMA--Open-and-Efficient-Foundation-Language-Models.pdf官方代码地址：
前段时间，谷歌的一份泄密文件引发了广泛关注。在这份文件中，一位谷歌内部的研究人员表达了一个重要观点：谷歌没有护城河，OpenAI也没有。这位研究人员表示，虽然表面看起来OpenAI和谷歌在AI大模型上你追我赶，但真正的赢家未必会从这两家中产生，因为一个第三方力量正在悄悄崛起。这个力量名叫「开源」。围绕Meta的LLaMA等开源模型，整个社区正在迅速构建与OpenAI、谷歌大模型能力类似的模型，而且开源模型的迭代速度更快，可定制性更强，更有私密性……「当免费的、不受限制的替代品质量相当时，人们不会为受限制的模型付费。」作者写道。这些观点在社交媒体上引起了很大争议，其中一个比较大的争议是：那些开源
ChatGPT开源替代品——LLaMA系列之「羊驼家族」1.Alpaca2.Vicuna3.Koala4.ChatLLaMA5.FreedomGPT6.ColossalChat完整的ChatGPT克隆解决方案中英双语训练数据集完整的RLHF管线相关链接现在如果问什么最火，很多人第一反应肯定就是ChatGPT。的确，2023年开年以来AIGC的大火，ChatGPT称为热点话题。那么除了ChatGPT之外，还有没有其他类似的大语言模型呢？本文从一次意外的LLaMA泄漏开始，介绍开源LLM领域最大的创新火花。与OpenAI推出ChatGPT相对应的，MetaAI（原Facebook）也推出了自己的大
Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）文章目录Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）总览前言（与正文可能无关，可以忽略）LoRA简要介绍各类资源Alpaca-LoraColab体验本地安装环境准备运行generate.py小结总览本文介绍Alpaca-Lora(羊驼-Lora)，可以认为是ChatGPT轻量级的开源版本，它使用Lora(Low-rankAdaptation)技术在Meta的LLaMA7B模型上微调，只需要训练很小一部分参数就可以获得媲美
Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）文章目录Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）总览前言（与正文可能无关，可以忽略）LoRA简要介绍各类资源Alpaca-LoraColab体验本地安装环境准备运行generate.py小结总览本文介绍Alpaca-Lora(羊驼-Lora)，可以认为是ChatGPT轻量级的开源版本，它使用Lora(Low-rankAdaptation)技术在Meta的LLaMA7B模型上微调，只需要训练很小一部分参数就可以获得媲美
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT90%的性能。今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning130亿参数，90%匹敌ChatGPTVicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT90%的性能。今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning130亿参数，90%匹敌ChatGPTVicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程
自从Meta发布「开源版ChatGPT」LLaMA之后，学界可谓是一片狂欢。先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。今天，「卷王」UC伯克利LMSysorg又发布了70亿参数的Vicuna——不仅体积小、效率高、能力强，而且只需两行命令就能在M1/M2芯片的Mac上运行，还能开启GPU加速！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning恰在今天，HuggingFace的研究人员也
