禅与计算机程序设计艺术：实测结论——ChatGLM>AquilaChat>BaiChuan-7B,在写作和写代码方面都不大稳定。模型不怎么稳定，暂时感觉还不可用（有时候给了丰富的Prompt内容，结果原样输出了！）。跟ChatGLM比起来，还差一截啊。PS:不知道开源文档里写的评测分数的具体的标准跟我这普通人随便问答的标准是不是差异很大。希望baichuan-7B再打磨打磨吧。文章目录禅与计算机程序设计艺术：实测结论——ChatGLM>AquilaChat>BaiChuan-7B,在写作和写代码方面都不大稳定。模型不怎么稳定，暂时感觉还不可用（有时候给了丰富的Prompt内容，结果原样输出了！
LLaMA-Adapter，现在已经完全解锁了。作为一个通用的多模态基础模型，它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入，同时还能提供图像、文本和检测的输出。相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter，这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapterV2。论文：https://arxiv.org/abs/2304.15010这是升级之后的多模态和双语功能示意图：图片它是唯一可以结合多种模态的模型，例如，从3D点云和背景音频生成真实的图像。而且，它还支持双语功能，能接收和生成多种语言的文本。它还能和LLaMA/ImageBind，Falcon，LangChain等模型整合。在
LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-
instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt)，根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型（一个是语言模型GPT-3,另一个是文本到图像模型StableDiffusion)生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型，能够在推理过程中适用于真实图像和用户提供的指令。由于它在前向传播中执行编辑并且不需要对每个示例进行fine-tine或inversion，模型仅需几秒钟就可快速完成图片的编辑。安装instruct-pix2pix插件instruct-
简介：Meta开源了LLama，不过有很多限制，很难商业运用。于是现在MosaicML开发了MPT-7B模型，它是一个基于Transformer在1T文本/代码Token上训练出来的模型。该模型开源，与LLaMA-7B模型效果相匹配，而且可用于商业用途。代码：https://github.com/mosaicml/llm-foundry/模型：mosaicml/mpt-7b-instruct·HuggingFace演示：MPT-7B-Instruct-aHuggingFaceSpacebymosaicml博客：https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b看过资料后感
llama模型已经开源很久了，所以拿做小的模型做了个简单尝试一、服务器购买与配置1.1服务器购买因为做简单尝试并不打算长期持有，所以以便宜、够用、好退货为主要参考依据购买阿里云服务器、我看7B的模型权重大小就13GB，所以先购入一个32GB内存的虚拟机CPU&内存:4核(vCPU)32GiB~操作系统:AlibabaCloudLinux3.2104LTS64位ARM版等保2.0三级版实例规格:ecs.…(升配前的机型忘记了)带宽：5M收费:大约1.4元/时但是后面加载模型的时候就坑了直接OOM,查报错如下：dmesg|egrep-i-B100'killedprocess'Killedproce
模型介绍baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。基于Transformer结构，在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文权威benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。huggingfacegithub部署环境系统：centos7.8.2003GPU：2*3090（24G）代码下载gitclonehttps://github.com/baichuan-inc/baichuan-7B.git模型下载下载地址：https://huggingface.co/baichuan-i
2023年4月4日，来自加州大学圣迭戈分校、中山大学和微软亚研的研究者提出了Baize，该模型是让ChatGPT自我对话，批量生成高质量多轮对话数据集，利用该数据集对LLaMA进行微调得到的（目前版本还没有RLHF）关于Baize的详细介绍可以参考：https://mp.weixin.qq.com/s/zxElGfclNbBwTuDG4Qrxnw论文题目：Baize:AnOpen-SourceChatModelwithParameter-EfficientTuningonSelf-ChatData论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.01196Github：https
在从developer.apple.com下载Xcode7.1beta之后，我今天从AppStore下载了Xcode7.1，并有一个新的iOS应用程序要上传。所以我做了:产品>存档上传到AppStore(或验证)但响应是:您无权使用此服务有趣的是，当我将构建“导出”到桌面然后使用ApplicationLoader3时，它上传时没有错误。这是iTunesConnect错误吗？还是我错过了一个新的Xcode复选框？注意:我还尝试按照建议删除并重新添加我的AppleIDhere，并重新启动我的Mac(这实际上允许验证工作一次)，但仍然无法直接从Xcode>Organiser上传。
运行OSXElCap开发测试版、iOS9.0、Xcode7.0GM我正在关注RayWenderlich教程(http://www.raywenderlich.com/85080/beginning-alamofire-tutorial)，但确实遇到了一些问题。在我创建请求路由器之前，我的应用程序无法运行。它构建正确，然后一旦开始加载，我就会在标题中看到调试器短语。构建错误描述为“Thread1:signalSIGABRT”。概述的行是:letimageURL=(photos.objectAtIndex(indexPath.row)as!PhotoInfo).url这是PhotoBrow
