一、前言自从大模型被炒的越来越火之后，似乎国内涌现出很多希望基于大模型构建本地知识库的需求，大概在5月底的时候，当时Quivr发布了第一个0.0.1版本，第一个版本仅仅只是使用LangChain技术结合OpenAI的GPT模型实现了一个最基本的架子，功能并不够完善，但可以研究研究思路，当时Quivr通过借助于GPT的模型能力，选择Supabase构建向量数据库来实现个人知识库还算是一个不错的选择，自此一直有在关注Quivr的进展，基本上Quivr的更新频率还是比较高的，5月底写了一篇关于如何在本地基于Quivr构建知识库的文章之后，陆陆续续基本上都有一些朋友私聊询问有关Quivr构建的一些问题
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HuggingFace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。今天我们就来实现一个神奇的功能,如何你是一个不会编程的小白，那么只要你借助LangChain和ChatGPT,你也能成为一个优秀的数据分析师和预测专家。我们要实现的功能是,让LangChain集成Openai的语言模型如"text-davinci-003",然后创建一个代理(agen
LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO训练+DPO训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录相关文章LLMs之ChatGLM：ChatGLMEfficientTuning(一款高效微调ChatGLM-6B/ChatGLM2-6B的工具【LoRA/P-TuningV2/FreezeTuning/全量微调】)的简介、安装、使用方法之详细攻略LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoR
在“使用大型语言模型(LLMs)的生成性AI”中，您将学习生成性AI的基本工作原理，以及如何在实际应用中部署它。通过参加这门课程，您将学会：深入了解生成性AI，描述基于LLM的典型生成性AI生命周期中的关键步骤，从数据收集和模型选择，到性能评估和部署详细描述为LLMs提供动力的变换器架构，它们是如何被训练的，以及微调如何使LLMs能够适应各种特定的用例使用经验性的缩放法则来优化模型的目标函数，跨数据集大小、计算预算和推断要求应用最先进的训练、调整、推断、工具和部署方法，以在项目的特定约束条件下最大化模型的性能在听取行业研究人员和从业者的故事后，讨论生成性AI为企业带来的挑战和机会对于那些对LL
一般而言，AIGC指的是一类ML技术，可以创建与人类创造的内容非常相似的图像、音乐和文本等内容。另一方面，LLMs是具有数十亿个参数的神经网络，这些参数已经在大量文本数据上进行了训练，这使它们能够理解、处理和生成类似人类的语言。总而言之，这些技术提供了一系列不同的应用，这些应用具有重塑不同行业的潜力，并提高了人与机器之间交互的效能。通过探索这些应用，企业领导者和决策者可以获得宝贵的灵感，推动业务加速增长，并通过快速原型制作实现明显改善的业务成果。AIGC的额外优势是，这些应用程序中的大多数只需要最低限度的专业知识，不需要进一步的模型培训。快速声明：人们通常倾向于将第二代AI与ChatGPT联系
LLMs之LLaMA2：基于text-generation-webui工具来本地部署并对LLaMA2模型实现推理执行对话聊天问答任务(一键安装tg webui+手动下载模型+启动WebUI服务)、同时微调LLaMA2模型(采用Conda环境安装tg webui+PyTorch→CLI/GUI下载模型→启动WebUI服务→GUI式+LoRA微调→加载推理)之图文教程详细攻略目录基于TextgenerationwebUI工具实现对话聊天大模型应用一、本地部署实现推理
LLMs：ColossalChat相关的开源训练数据集简介(SFT指令微调数据集+奖励模型排序数据集+RLHF数据集)、RLHF算法实现的三个阶段(监督指令微调→训练奖励模型→RLHF训练模型→推理量化和服务) 目录ColossalChat的使用方法1、ColossalChat相关的开源训练数据集(1)、SFT指令微调数据集
LLMs之Baichuan：Baichuan-13B模型的简介(包括Baichuan-7B)、安装、使用方法之详细攻略导读：2023年6月15日，百川智能(搜狗创始人王小川创建)发布了首个大模型成果Baichuan-7B，开源可商用，它在C-Eval、AGIEval和Gaokao中文权威评测榜单上，以显著优势全面超过了ChatGLM-6B等其他大模型，并且在MMLU英文权威评测榜单上，也领先LLaMA-7B很多。要来就来大的，要玩就玩真的，人狠话不多，就在7月11日，百川智能发布包含有预训练(Baichuan-13B-Base)和对齐(Baichuan-13B-Chat)两个版本。分析Baic
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读export_hf_checkpoint.py(模型权重合并文件)将LORA模型的权重合并回原始模型的权重(hf_llama_model+llama_7b_qlora)，并保存到指定的检查点文件中目录
LLMs之InternLM：InternLM/InternLM-7B模型的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：InternLM有 1040亿参数，是在包含1.6万亿token的多语种高质量数据集上训练而成。同时，InternLM-7B完全可商用，支持8k语境窗口长度，中文超ChatGPT，训练和评估动态反馈调整，基于MLdeploy部署(基于Fast Transform研发)快速加载大模型，比Transform快到2~3倍，Hybrid Zero提速 ，开放OpenCompass 评测标准。目录InternLM模型的简介1、InternLM的techreport(1)、主要结果2、Intern
