RMSNormxb=RMSNorm(x)=x1n∑i=1n(xi2)+ϵxb=\text{RMSNorm}(x)=\frac{x}{\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i^2)+\epsilon}}xb=RMSNorm(x)=n1∑i=1n(xi2)+ϵxRoPE对q,k进行PE公式推导：先给q(位置m），k（位置n)添加绝对位置信息：f(q,m),f(k,n)相对位置信息：g(q,k,m-n)即要构造出=g(q,k,m-n)根据实部虚部推导就行，结果是f(q,m)=qeimθf(q,m)=qe^{im\theta}f(q,m)=qeimθ，即对q转m
大家好，像LLaMA2这样的新开源模型已经变得相当先进，并且可以免费使用。可以在商业上使用它们，也可以根据自己的数据进行微调，以开发专业版本。凭借其易用性，现在可以在自己的设备上本地运行它们。本文将介绍如何下载所需的文件和LLaMA2模型，以运行CLI程序并与AI助手进行交互。设置非常简单，即使是非技术用户或学生也可以按照这几个基本步骤进行操作。1.下载Llama.cpp用于GPU机器要在本地安装llama.cpp，最简单的方法是从llama.cppreleases中下载预编译的可执行文件。要在配备有NVIDIAGPU的Windows11上安装它，我们首先需要下载llama-master-eb
摘录关于LLaMA2的全部资源，如何去测试、训练并部署它。LLaMA2是一个由Meta开发的大型语言模型，是LLaMA1的继任者。LLaMA2可通过AWS、HuggingFace等提供商获取，并免费用于研究和商业用途。LLaMA2预训练模型在2万亿个标记上进行训练，相比LLaMA1的上下文长度增加了一倍。它的微调模型则在超过100万个人工标注数据下完成。这篇博客包含了所有的相关资源，以帮助您快速入门。包括以下跳转:LLaMA2是什么？在LLaMA游乐场试玩模型背后的研究工作模型的性能有多好，基准测试如何正确地去提示聊天模型如何使用PEFT训练模型如何部署模型进行推理和其他资源来自Meta官方的
大家好，今天给大家带来一篇Agent微调实战文章Agent（智能体）是当今LLM（大模型）应用的热门话题[1]，通过任务分解（taskplanning）、工具调用（toolusing）和多智能体协作（multi-agentcooperation）等途径，LLMAgent有望突破传统语言模型能力界限，体现出更强的智能水平。在这之中，调用外部工具解决问题成为LLMAgent必不可缺的一项技能，模型根据用户问题从工具列表中选择恰当的工具，同时生成工具调用参数，综合工具返回结果和上下文信息总结出答案。通过调用外部工具，LLM能够获取到实时、准确的知识，大大降低了生成中的幻觉（hallucination
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd代码地址：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2model问答用了多少个gpu？这篇文档中使用了3.3MGPU小时的计算，使用的硬件类型是A100-80GB，可以扩展到2000个GPU，但这些计算的功耗估计并不包括互连或非GPU服务器功耗，也不包括数据中心冷却系统的功耗。在预训练Llama2模型的过程中，估计总排放量为539tCO2eq，但Meta的可持续性计划直接抵消了100%的排放量。因此，这些预训练成本不需要由其他
大年初一，看着春晚迎新年。今年新年很特别，AI工具添光彩。今天就来感受下最新的AI神器天选组合“WasmEdge+Yi-34B”，只要短短三步，为这个甲辰龙年带来一份九紫离火运的科技感。环境准备这次用的算力是OpenBayes提供的英伟达RTX_4090*1、24GB显存、20核CPU、80GB内存、50GB工作空间。可点击本链接https://openbayes.com/console/public/tutorials/v6ZVAzejUCM进入工作空间后，点击页面上方的克隆，它将依据当前模板创建新的训练任务，并预装本次运行需要的各项文件：1、Yi-34B-Chat-Q4_K_MGGUF模型
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforProbabilisticTimeSeriesForecasting》中，模型作为单变量概率预测的通用基础模型提出。它是由来自不同机构的大型团队开发的，这些机构包括MorganStanl
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，能力超越基于Phi-2的同参数级别多模态模型。MiniCPM-2B-SFT/DPO的Int4量化版MiniCPM-2B-SF
大家好啊，我是董董灿。今天带大家在自己的电脑(笔记本)上部署一个类似于chatGPT的AI聊天大模型。部署完之后，你就拥有了一个私人AI聊天机器人，无需联网，随时进行实时对话。0.简单说下背景大模型我们都不陌生了，但是以chatGPT为代表的大模型是闭源的，他们的源代码不开放，我们只能用他们的商业化产品。好在Meta(也就是原来的FaceBook) 开源了他们家的大模型LLaMa。之所以叫“大”模型，是因为它的参数量巨大。以LLaMa举例子，它开源了LLaMa-7B，LLaMa-33B等模型，后面的数字就代表着参数数量。7B，就意味着参数有70亿，但是很多人微调后，发现它的效果却一点也不输拥有
使用LLaMATokenizer对jsonl文件进行分词，并将分词结果保存到txt文件中，分词代码如下：importjsonlinesimportsentencepieceasspmfromtqdmimporttqdmjsonl_file='/path/to/jsonl_file'txt_file='/path/to/txt_file'tokenizer=spm.SentencePieceProcessor('./tokenizer.model')w=open(txt_file,mode='w',encoding='utf-8')withjsonlines.open(jsonl_file,mo
