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今日arxiv最热nlp大模型论文:llama-爱代码爱编程

引言:大语言模型的长上下文理解能力 在当今的人工智能领域,大语言模型(Large Language Models,简称LLMs)的长上下文理解能力成为了一个重要的研究方向。这种能力对于模型来说至关重要,因为它使得LLMs能够有效地应对各种应用场景,例如在庞大的PDF文件中分析和回应查询、保留扩展的对话历史以及增强交互式聊天机器人的功能。然而,由于训练语料

大模型的学习 llama和chatglm,minichatgpt4-爱代码爱编程

LLaMa和ChatGLM,minichatgpt4 什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选? 答:Bert 的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐

mixtral模型解读_mixtral大模型各个模型的区别?-爱代码爱编程

Mixtral 8x7B(Mistral MoE) 1.Mistral 7B模型 Mistral 7B模型与Llama2 7B模型结构整体上是相似的,其结构参数如下所示。 细节上来说,他有两点不同。 1.1SWA

vllm 测试 mixtral moe 的 gptq 量化版本_vllm gptq-爱代码爱编程

VLLM 测试 Mixtral MoE 的 GPTQ 量化版本 主要命令相关链接其他rsync 命令参数解释vllm benchmark 命令参数解释 这里是 VLLM 测试 Mixtr

大模型学习与实践笔记(九)_running bdist_wheel guessing wheel url-爱代码爱编程

一、LMDeply方式部署 使用 LMDeploy 以本地对话方式部署 InternLM-Chat-7B 模型,生成 300 字的小故事 2.api 方式部署 运行 结果: 显存占用: 二、报错与解决方案 在使用命令,对lmdeploy 进行源码安装是时,报错 1.源码安装语句 pip install

【llm】vllm部署与int8量化-爱代码爱编程

Acceleration & Quantization vLLM vLLM是一个开源的大型语言模型(LLM)推理和服务库,它通过一个名为PagedAttention的新型注意力算法来解决传统LLM在生产环境中

大模型学习与实践笔记(十四)_大模型lm2-爱代码爱编程

使用 OpenCompass 评测 InternLM2-Chat-7B 模型使用 LMDeploy 0.2.0 部署后在 C-Eval 数据集上的性能 步骤1:下载internLM2-Chat-7B 模型,并进行挂载 以下命令将internlm2-7b模型挂载到当前目录下: ln -s /share/model_repos/internlm2-7b/

基于internlm 和 langchain 搭建你的知识库demo_lm知识库开发-爱代码爱编程

文章目录 环境准备InternLM模型部署InternLM模型下载LangChain环境配置下载 NLTK 相关资源 知识库搭建数据收集加载数据构建向量数据库脚本整合 InternLM 接入 Lan

《书生·浦语大模型全链路开源开放体系》第五课作业 lmdeploy 的量化和部署-爱代码爱编程

基础作业: 使用 LMDeploy 以本地对话、网页Gradio、API服务中的一种方式部署 InternLM-Chat-7B 模型,生成 300 字的小故事(需截图) 2 服务部署 这一部分主要涉及本地推理和部署。我们先看一张图。 我们把从架构上把整个服务流程分成下面几个模块。 模型推理/服务。主要提供模型本身的推理,一般来说可以和具体业务解耦

llm部署实录_lingyiwanwu_proxyllm-爱代码爱编程

备忘用 Yi docker pull,run,start,stop,attach,rm 不知道为啥exec没法调用python 网络:host 挂载文件夹 sudo docker run --gpus all -i -

lmdeploy大模型量化部署实践-爱代码爱编程

视频地址:(5)LMDeploy 大模型量化部署实践_哔哩哔哩_bilibili 文档:https://github.com/InternLM/tutorial/blob/vansin-patch-4/lmdeploy/lmdeploy.md 一、大模型部署背景 1、模型部署 定义: 将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程,使模型能够接收

五步炼丹,qwen通义千问1.5版本微调实战_通义本地微调-爱代码爱编程

前言           最近阿里大模型通义千问qwen推出了1.5版本的开源模型,涉及了0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, 及72b在内的多种参数模型与量化模型因此本篇文章是基于一个开源大模型微调训练工具包使用lora对qwen1.5的微调,但是对于每个人的机器配置以及cuda环境,可能会导致一些问题,如果遇到问题可以发在评论区,大家一起

在本地跑一个大语言模型_lmstudio和ollama-爱代码爱编程

随着ChatGPT的兴起,LLM (Large Language Model,大语言模型) 已经成为人工智能和自然语言处理领域的热门话题。本篇文章我将和大家一起在自己的个人电脑上运行一个大语言模型。 优缺点 在本地运行大

6种方法在本地运行llm_本地部署llm-爱代码爱编程

我的新书《Android App开发入门与实战》已于2020年8月由人民邮电出版社出版,欢迎购买。点击进入详情 目录 设定期望 1.Hugging Face and Transformers 2.LangChain 3. Llama.cpp 4. Llamafile 5.Ollama 6.GPT4ALL 结论 商业人工智能和大型

llama 2 模型-爱代码爱编程

非常清楚!!!Llama 2详解 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/649756898?utm_campaign=shareopn&utm_medium=social&utm_psn=1754103877518098432&utm_source=wechat_session一些

llm高效微调_此前的调优方法通常是人工设计离散的模板或自动化搜索离散的模板, 但这两种离散模-爱代码爱编程

目录 Prefix Tuning Prompt Tuning P-Tuning P-Tuning v2 LoRA AdaLoRA QLoRA Prefix Tuning 背景 在Prefix Tuning之前的工作主要是人工设计离散的模版或者自动化搜索离散的模版。对于人工设计的模版,模版的变化对模型最终的性能特别敏感,加一个词、少一

使用 amazon sagemaker 微调 llama 2 模型-爱代码爱编程

本篇文章主要介绍如何使用 Amazon SageMaker 进行 Llama 2 模型微调的示例。 这个示例主要包括: Llama 2 总体介绍Llama 2 微调介绍Llama 2 环境设置Llama 2 微调训练 前言 随着生成式 AI 的热度逐渐升高,国内外各种基座大语言竞相出炉,在其基础上衍生出种类繁多的应用场景。训练优

【ai】创建自己的基于会话的自定义模型的chatgpt-爱代码爱编程

【AI】创建自己的基于会话的自定义模型的ChatGPT 目录 【AI】创建自己的基于会话的自定义模型的ChatGPT 开篇 功能设计 步骤

公司面经2024-爱代码爱编程

1、小鹏 1.1 C++的新特性有哪些? 1.2 C++对象是什么意思? 1.3 yolo中nms具体作用 1.4 Cuda如何线程竞争 1.5 虚函数实现 1.5手撕代码(cuda程序) 2、影石360 参考链接 c和c

【nlp】理解 llama2:kv 缓存、分组查询注意力、旋转嵌入等_llama2中的注意力机制 分组注意力-爱代码爱编程

LLaMA 2.0是 Meta AI 的开创性作品,作为首批高性能开源预训练语言模型之一闯入了 AI 场景。值得注意的是,LLaMA-13B 的性能优于巨大的 GPT-3(175B),尽管其尺寸只是其一小部分。您无疑听说过 LLaMA 令人印象深刻的性能,但您是否想知道是什么让它如此强大?  图 1:原始 Transformer 和 LLama 之间