LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_pt_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(处理【标记化+分块】+切分txt数据集)→优化模型配置(量化模块+匹配模型vocabulary大小与tokenizer+初始化PEFT模型【LoRA】+梯度累积checkpointing等)→模型训练(继续训练+评估指标+自动保存中间训练结果)/模型评估(+PPL指标)目录相关文章

LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttenti

LLMs之LLaMA-2：源码解读之所有py文件(包括example_text_completion.py/example_chat_completion.py+model.py/generation.py/tokenizer.py)目录一、llama2源码解读—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py)1、源码解读(example_text_completion.py文件)利用预训练好的语言模型基于文本提示实现生成文本任务运行脚本命令#1.0、main函数使用预训练模型生成文本#1.1、先通过Llama.build

LLMs：TextgenerationwebUI/text-generation-webui(一款帮助LLMs实现本地化部署和模型微调的GUI界面式工具，非CLI式)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录TextgenerationwebUI的简介TextgenerationwebUI的安装第一步、安装程序T1、一键安装程序

LLMs：LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步，注册AutoDL，并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步，创建镜像第1个终端，启动LLM服务第2个终端，启动API服务第3个终端，启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署

目录Firstkeyenabler:VertexAIEmbeddingsforText第一个关键推动因素：文本的顶点AI嵌入Whatisembeddings? 什么是嵌入？ 

LLMs之LLaMA-2：基于LocalGPT利用LLaMA-2模型实现本地化的知识库(Chroma)并与本地文档(基于langchain生成嵌入)进行对话问答图文教程+代码详解之详细攻略导读：总体来说，该项目基本能够实现本地化的知识库，并与本地文档进行对话问答，且能定位答案来源。但缺点也很明显：>>响应时间较长—建议采用低成本量化部署改进：本文章因为是采用的CPU，导致回答的响应时间较长，问一句话需要好几分钟。采用CPU的确太慢，但是，落地使用GPU成本又太高，这需要一个权衡。>> LLaMA2本身对中文不太友好—建议先对中文语料库进行微调(或直接采用中文LLMs，比如ChatGLM2-6B

Dataset之NLP之LLMs：自然语言处理领域—大语言模型LLMs相关开源数据集的简介(三类数据集【预训练数据/微调数据/测试数据】)、下载(国内外开源数据集平台总结)、使用方法之详细攻略目录相关文章综述中的数据集

 LangChain是大型语言模型(LLM)的应用框架,LangChain可以直接与 OpenAI 的 text-davinci-003、gpt-3.5-turbo 模型以及 Hugging Face 的各种开源语言模如 Google 的 flan-t5等模型集成。通过使用LangChain可以开发出更为强大和高效的LLM的各种应用。信息抽取我们给LLM提供一篇文章，我们希望LLM能帮我们把文章的主要内容罗列出来，文字尽量精简，简明扼要，如果想达到这样的目的，通过调用LLM提供的API似乎也能实现，但是Prompt可能会比较复杂，要把prompt写清楚，让LLM能够理解您的意图，可能也不是一件

比赛链接：讯飞开放平台来源：DataWhale AI夏令营3（NLP） Roberta-base（BERT的改进）①Roberta在预训练的阶段中没有对下一句话进行预测（NSP）②采用了动态掩码③使用字符级和词级别表征的混合文本编码。论文：https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf DataWhaleTopline的改进：  特征1：平均池化MeanPooling(768维)->全连接层fc(128维)  特征2：末隐藏层Last_hidden(768维)->全连接层fc(128维) 运行方式：阿里云机器学习平台PAI-交互式建模DSW镜像选择：pytorch:1