前不久Llama中文社区开源了预训练微调大模型Atom-7B，不知道跟前面发布的ChatGLM系列大模型相比较怎么样，就想着拿来体验实测一下。官方项目地址在这里，如下所示：可以看到：截至目前已经有将近5w的star量了。在线体验地址在这里，如下所示：点击【体验一下】，即可跳转到在线demo页面，如下所示：排队使用的用户量很多，所以这里有条件的话最好还是自行下载模型本地化部署。官方社区开放了让众多开发者可以上传自己训练数据集的功能，如下所示：按照提示填写即可，这里官方也给出来了数据样例，如下所示："text""这是一篇博客,其标题是：老友记(二),内容是：她是我高中的第三任同桌,是和老弟有同样星
今天，北京大学软件工程国家工程研究中心知识计算实验室联合四川天府银行AI实验室，正式开源70亿参数的代码大模型CodeShell，成为同等规模最强代码基座。与此同时，团队将软件开发代码助手的完整解决方案全部开源，人手一个本地化轻量化的智能代码助手的时代已经来临！CodeShell代码：https://github.com/WisdomShell/codeshellCodeShell基座模型：https://huggingface.co/WisdomShell/CodeShell-7B代码助手VSCode插件：https://github.com/WisdomShell/codeshell-vs
概述这篇文章探讨了利用多视角微调方法提高数学推理的泛化能力。数学推理在相对较小的语言模型中仍然是一个挑战，许多现有方法倾向于依赖庞大但效率低下的大语言模型进行知识蒸馏。研究人员提出了一种避免过度依赖大语言模型的新方法，该方法通过有效利用具有不同注释格式的现有数学问题数据集来进行训练。区别于过去的方法，该方法充分考虑不同的注释格式，并在训练模型时利用它们。模型通过在输入问题后附加不同的指令来灵活地学习生成多种格式的解决方案。实验结果表明，该方法使得LLaMA-7B模型在超越使用知识蒸馏的先前方法和谨慎建立的基准线的同时，实现了更好的表现。该论文提出的研究方法是一种多视角微调方法，能够高效地利用具
题目要求用10进制的BCD计数器来构造1000计数，其实也是将1000hz的时钟信号改造成1hz，我们首先计算出10的三次方等于1000，需要三个10进制的计数器，去计999的中高低位。最低位的计数器一直在对时钟信号计数，因此enable=1，中间位的计数器在最低位的计数器达到9时计数，因此enable=(Q1==9)，最高位的计数器在中间位的计数器和最低位的计数器同时达到9时才计数。moduletop_module(inputclk,inputreset,outputOneHertz,output[2:0]c_enable);//wire[3:0]Q1,Q2,Q3;assignc_enabl
当生成式AI和大模型的飓风呼啸而来，全球掀起了一场狂热的GPT竞赛，大量紧迫的前沿议题随之接踵而至：语言、视觉、多模态大模型分别有哪些研究突破口？如何显著提升大模型的计算速度、效率和扩展性？怎样确保大模型始终安全可控、符合人类意图和价值观？国内产学研界亟待做些什么，才能更好地迎接大模型时代？目录AquilaChat-7B简介/OverviewGithub开源地址
目录TLDRWhyXGen-7Bwith8KSequenceLength为什么选择具有8K序列长度的XGen-7BPre-trainingData 预训练数据TrainingDetails 培训详情ResultsonStandardBenchmarks标准基准的结果(i)MMLU (一)MMLU(ii)GeneralZero-shotResults(ii)一般零样本结果
最近使用pandagpt需要vicuna-7b-v0，重新过了一遍，前段时间部署了vicuna-7b-v3，还是有不少差别的，transforms和fastchat版本更新导致许多地方不匹配，出现很多错误，记录一下。更多相关内容可见Fastchat实战部署vicuna-7b-v1.3（小羊驼）_Spielberg_1的博客-CSDN博客一、配置环境condacreate-nfastchatpython=3.9#fastchat官方建议Python版本要>=3.8切换到fastchatcondaactivatefastchat安装torch==1.13.1torchvision==0.14.1t
本文目的是让大家先熟悉模型的部署，简单入门；所以只需要很小的算力，单台服务器单GPU显卡（显存不低于12GB），操作系统需要安装Ubuntu18.04。1服务器&操作系统 1.1服务器的准备 准备一台服务器单张英伟达GPU显卡（显存不低于12GB），操作系统需要安装Ubuntu18.04（具体安装过程忽略）。重装系统前注意备份现有存储上的相关重要数据。 GPU显卡驱动先不安装；后续介绍驱动和CUDA的安装步骤。 如果手上没有相应的服务器硬件设备、可以购买带GPU的云服务器，以下可供选择参考。 上云精选_云服务器秒杀_开发者上云推荐-腾讯云腾讯云推出云产品限时
FastChat是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。核心功能包括：最先进模型（例如，Vicuna）的权重、训练代码和评估代码。具有WebUI和OpenAI兼容RESTfulAPI的分布式多模型服务系统。Fastchat项目持续更新中，后续还未跟进，有兴趣请参看项目地址项目地址:GitHub-lm-sys/FastChat:Anopenplatformfortraining,serving,andevaluatinglargelanguagemodels.ReleaserepoforVicunaandFastChat-T5.体验地址:https://chat.lms
刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录
