译者|朱先忠审校|重楼背景到目前为止，我们已经看到了ChatGPT的能力及其所能提供的强大功能。然而，对于企业应用来说，像ChatGPT这样的封闭源代码模型可能会带来风险，因为企业自身无法控制他们的数据。尽管OpenAI公司声称用户数据不会被存储或用于训练模型，但是这并不能保证数据不会以某种方式泄露。为了解决与封闭源代码模型相关的一些问题，研究人员正急于构建与ChatGPT等模型竞争的开源大型语言模型（LLM）。有了开源模型，企业可以在安全的云环境中托管模型，从而降低数据泄露的风险。最重要的是，你可以完全透明地了解模型的内部工作，这有助于用户与人工智能系统建立更多的信任关系。随着开源LLM的最
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
【AI实战】开源可商用的中英文大语言模型baichuan-7B，从零开始搭建baichuan-7B简介baichuan-7B中文评测baichuan-7B搭建参考baichuan-7B简介baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。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。GitHub：https://github.com/baichuan-inc/baichuan-7BHuggingFa
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
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
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
我在iOS模拟器中运行的Swift应用程序在调试器中停止，出现运行时错误EXC_BAD_INSTRUCTION(code=EXC_I386_INVOP,subcode=0x0)。根据WWDC2014Session409这通常是由于断言失败。在当前的Xcode6开发Beta版本中，调试器的堆栈跟踪和上述错误没有提供足够的信息来判断问题所在。如何找出问题所在？ 最佳答案 看起来这个错误的最常见来源(在撰写本文时:Xcode6Beta1)是一些隐式展开的可选属性或变量是nil。为方便起见，大多数Objective-CAPI都通过impli
我在iOS模拟器中运行的Swift应用程序在调试器中停止，出现运行时错误EXC_BAD_INSTRUCTION(code=EXC_I386_INVOP,subcode=0x0)。根据WWDC2014Session409这通常是由于断言失败。在当前的Xcode6开发Beta版本中，调试器的堆栈跟踪和上述错误没有提供足够的信息来判断问题所在。如何找出问题所在？ 最佳答案 看起来这个错误的最常见来源(在撰写本文时:Xcode6Beta1)是一些隐式展开的可选属性或变量是nil。为方便起见，大多数Objective-CAPI都通过impli
Chatgpt的出现给NLP领域带来了让人振奋的消息，可以很逼真的模拟人的对话，回答人们提出的问题，不过Chatgpt参数量，规模，训练代价都很昂贵。幸运的是，出现了开源的一些相对小的模型，可以在本地或者云端部署体验，动手体验了下Vicuna-7b，翻译过来是小羊驼」（骆马），拥有70亿参数，据作者实验能达到GPT-4的90%性能。在作者官网发布了三个版本，其中3个月前发布了v1.1，17天前发布了v1.3。官网：lmsys(LargeModelSystemsOrganization)环境：ubuntu18.04九天毕昇8核32G内存，仅有cpu时间：2023年7月5号llama-7Bpyth
我想在我的应用程序中显示一个ActivityIndicatorView，但是当我从主线程调用sync方法时，应用程序崩溃并出现错误:exc_bad_instruction(code=exc_i386_invopsubcode=0x0)我正在使用xcode8.0和swift3有人可以帮帮我吗？funcPOST(endpoint:NSString!,body:NSString!,vc:UIViewController?=nil)->NetworkResult{letresult=NetworkResult()DispatchQueue.main.sync{self.displayAct
