清华系2B模型杀出支持离线本地化部署，可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型，超越Mistral-7B、LLaMA-13B。2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近，在中文、数学、代码能力表现更优，整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。具体开源模型包括：基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V
2月22日，谷歌在官网宣布，开源大语言模型Gemma。Gemma与谷歌最新发布的Gemini 使用了同一架构，有20亿、70亿两种参数，每种参数都有预训练和指令调优两个版本。根据谷歌公布的测试显示，在MMLU、BBH、GSM8K等主流测试平台中，其70亿模型在数学、推理、代码的能力超过Llama-2的70亿和130亿，成为最强小参数的类ChatGPT模型。目前，Gemma可以商用，并且普通笔记本、台式机就能跑，无需耗费巨大的AI算力矩阵。Kaggle地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/huggingface地址：https://
原贴地址：https://testerhome.com/topics/39091前言国内访问chatgpt太麻烦了，还是本地自己搭一个比较快，也方便后续修改微调啥的。之前llama刚出来的时候在mac上试了下，也在windows上用conda折腾过，环境配置步骤太多，都没跑起来。最近网上看到有预编译的，对环境要求降低了非常多，所以早上试了下，终于跑起来了。使用平台系统：windows10硬件：i512400F+32GB内存+RTX3090显卡具体步骤主要参考 llama.cpp教程：Windows系统上无需编译，直接运行一个自己的LLaMA2-怕刺 。基本上使用的都是已经预编译好的软件，不用特
除了白月光我们也需要朱砂痣 我最近也在反思，可能有时候算法和论文也不是每个读者都爱看，我也会在今后的文章中加点code或者debug模型的内容，也许还有一些好玩的应用demo，会提升这部分在文章类型中的比例 今天带着大家通过代码角度看一下Llama,或者说看一下Casual-LLM的Transfomer到底长啥样 对Transfomer架构需要更了解的读者，可以先看这个系列小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attentionisallyouneed(1)(qq.com)小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"At
LLaMA2的部署使用LLaMA2申请下载下载模型启动运行Llama2模型文本补全任务实现聊天任务LLaMA2编程WebUI操作LLaMA2申请下载访问metaai申请模型下载，注意有地区限制，建议选其他国家申请后会收到邮件，内含一个下载URL地址，后面会用到下载模型访问LLama的官方GitHub仓库，下载该项目gitclonehttps://github.com/facebookresearch/llama进入llama项目目录，增加download.sh脚本权限chmod+xdownload.sh执行download.sh脚本，输入邮件中的URL地址，然后选择下载模型，等待下载即可(ba
macOS、Windows、Linux、Docker等各个平台通过ollama一键部署谷歌最新开源的gemma大模型，免费开源离线部署使用超越chatgpt4。谷歌最强开源大模型亮相！Gemini技术下放，笔记本就能跑，可商用。谷歌12天连放三个大招9日-宣布其最强大模型GeminiUltra免费用，于2023年12月发布时在MMLU（大规模多任务语言理解）测评上超过人类专家，在32个多模态基准中取得30个SOTA（当前最优效果），几乎全方位超越GPT-4，向OpenAI发起强势一击。16日-放出大模型“核弹”Gemini1.5，并将上下文窗口长度扩展到100万个tokens。Gemini1.
使模型类gpt式交互：./main-m.\models\llama-2-7b-chat\ggml-model-q4_0.gguf-n256--repeat_penalty1.0--color-i-r"User:"-fprompts\chat-with-bob.txt或./main-m.\models\llama-2-7b\ggml-model-q4_0.gguf-n-1--color-r"User:"--in-prefix""-i-e-p"User:Hi\nAI:Hello.IamanAIchatbot.Wouldyouliketotalk?\nUser:Sure!\nAI:Whatwould
一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。技术报告地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上
文章目录数据模型准备基于网页的简单微调基于网页的简单评测基于网页的简单聊天基于网页的模型合并微调问题测试与解决问题测试模板修改强化训练持续训练单数据集训练微调总结LLaMA-Factory是一个非常好用的无代码微调框架，不管是在模型、微调方式还是参数设置上都提供了非常完备的支持，下面是对微调全过程的一个记录。数据模型准备微调时一般需要准备三个数据集：一个是自我认知数据集（让大模型知道自己是谁），一个是特定任务数据集（微调时需要完成的目标任务），一个是通用任务数据集（保持大模型的通用能力，防止变傻）。前两个一般要自己定义，最后一个用现成的就行。自定义数据集可采用alpaca和sharegpt格式
基于LLaMA-Factory，用4个V100的GPU，如下命令训练ChatGLM3：deepspeed--num_gpus4--master_port=9901src/train_bash.py\--deepspeedds_config.json\--stagesft\--model_name_or_pathmodels/chatglm3-6b\--do_train\--datasetaaa,bbb\--templatechatglm3\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/aaabbbcc
