-
llama factory LoRA微调qwen大模型 | 新手炼丹记录(1)
往期回顾 llama factory LoRA微调qwen大模型 | 新手炼丹记录(1 -CSDN博客 大模型使用llama.cpp转换gguf格式并量化 | 新手炼丹记录(2 -CSDN博客 oll...
-
LLaMa-Factory入门教程
LLaMa-Factory是一个基于人工智能技术的开源项目，专为大型语言模型（LLMs）的微调而设计。它提供了丰富的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景。以下将详细介绍如何使用LLaMa-Factory：...
-
Gemini Pro, Claude 3/3.5, GPT4 turbo/4o, 文心一言, GLM4系列, 月之暗面Kimi, Llama3系列设计推理大比拼
随着大语言模型的发展，各模型的语言对话能力也都得到了大家的认可，随之而来推理分析能力成为大模型下一轮角逐的一个要点。以下也是一家奥林匹克评测机构对于大模型推理能力的评分。 权威评测机构固然测评全面，但是其设计的问题并不一定适合我们日常产品设计，对价格...
-
使用PAI × LLaMA Factory 微调 Llama3 模型
活动地址：使用 PAI × LLaMA Factory 微调 Llama3 模型实现角色扮演 活动时间：7月25日- 9月1日 活动任务：使用 PAI 平台及 LLaMA Factory 训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估，搭建专属“ AI...
-
AI风险管理新利器：SAIF CHECK利用Meta Llama 3保障合规与安全
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同...
-
MSRA古纾旸：2024年，视觉生成领域最重要的问题有哪些？
文章链接: https://arxiv.org/pdf/2407.18290 亮点直击 概述了视觉生成领域中的各种问题。 这些问题的核心在于如何分解视觉信号，其他所有问题都与这一核心问题密切相关，并源于不适当的信号分解方法。 本文旨...
-
【史上最强的AIGC的使用场景和具体案例分析】
AIGC（Artificial Intelligence in Game Creation）是一种利用人工智能技术辅助游戏开发的方法。它可以用于游戏中的各个方面，包括游戏设计、关卡设计、角色设计、AI行为设计等。 以下是一些AIGC的使用场景和具体案例...
-
隆重推出Llama 3.1：Meta最新一代强大模型
猫头虎是谁？ 大家好，我是 猫头虎，别名猫头虎博主，擅长的技术领域包括云原生、前端、后端、运维和AI。我的博客主要分享技术教程、bug解决思路、开发工具教程、前沿科技资讯、产品评测图文、产品使用体验图文、产品优点推广文稿、产品横测对比文稿，以及线下技术...
-
LLaMA-Factory 大模型微调超简单，从零开始玩转大模型微调
目录 LLaMA-Factory 大模型微调超简单，从零开始开始玩转大模型微调 为什么要使用LLaMA-Factory进行微调？ 如何使用LLaMA-Factory进行微调？ 安装 启动 数据准备 Alpaca 格式 指令监督微调数据集...
-
Llama-2 vs. Llama-3：利用微型基准测试（井字游戏）评估大模型
编者按： 如何更好地评估和比较不同版本的大语言模型？传统的学术基准测试固然重要，但往往难以全面反映模型在实际应用场景中的表现。在此背景下，本文作者别出心裁，通过让 Llama-2 和 Llama-3 模型进行井字游戏对决，为我们提供了一个新颖而有趣的模型评...
-
比肩 GPT-4o 的 Llama 3.1 本地部署快速体验的方法
比肩 GPT-4o 的 Llama 3.1 本地部署快速体验的方法 flyfish Llama 3.1模型简介 Llama 3.1是一系列大型语言模型，包含以下几种规模： 8B 参数：模型中有80亿个参数 70B 参数：模型中有700亿个参数...
-
LLaMA-Factory：手把手教你从零微调大模型！
引言 随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域扮演着越来越重要的角色。然而，预训练的模型往往需要针对特定任务进行微调，以提高其在特定领域的性能。LLaMA-Factory作为一个高效、易用的微调工具，为广大开发者提...
-
【机器学习】机器学习与医疗健康在疾病预测中的融合应用与性能优化新探索
文章目录 引言 第一章：机器学习在医疗健康中的应用 1.1 数据预处理 1.1.1 数据清洗 1.1.2 数据归一化 1.1.3 特征工程 1.2 模型选择 1.2.1 逻辑回归 1.2.2 决策树 1.2.3 随机森林 1.2...
-
深入探索：Stable Diffusion 与传统方法对比：优劣分析
深入探索：Stable Diffusion 与传统方法对比：优劣分析 一、引言 随着人工智能和深度学习的发展，优化算法在神经网络训练中的重要性日益凸显。传统的优化方法，如随机梯度下降（SGD）、动量法和Adam等，已广泛应用于各类深度学习任务。然而...
-
百度大模型文心一言api 请求错误码 一览表
错误码说明 千帆大模型平台API包含两类，分别为大模型能力API和大模型平台管控API，具体细分如下： 大模型能力API 对话Chat 续写Completions 向量Embeddings 图像Images 大模型平台管控API...
-
山东大学项目实训（十六）:基于LLaMA-Factory的微调模型评估和测试
在LLaMA-Factory的Evaluate & Predict界面进行评测 原始模型评测 微调后模型评测 可以看到，微调之后的模型在各个指标上有了显著提升 在完成大型语言模型（如 ChatGLM）的微调后，对模型进行全面评估...
-
每日AIGC最新进展(31)：新加坡国立大学提出视频生成人类评估协议、加州大学提出视频生成测试基准TC-Bench、清华大学提出视频编辑新方法COVE
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 Rethinking Human Evaluation Protocol for Text-to-Video Models: Enhancing Reliability,Reproducibi...
-
活久见！谁想的这种办法让大模型PK
“每个大模型看起来都差不多，只能谁便宜先用谁的。但用下来之后，不合适再换，又费钱又费力”，一位AI 招聘公司的创始人对光锥智能抱怨道。 2024年，大模型正在加速走向行业应用。但每一种大模型所擅长的领域都不一样，如何找到最适合自身业务场景的大模型，成为摆在...
-
基于阿里云PAI部署LLaMA Factory 完成Llama3低代码微调和部署
一、引言 阿里云人工智能平台 PAI 提供了面向开发者与企业的深度学习工程平台，其中交互 式建模 PAI-DSW 集成了 Jupyter 等多种云端开发环境，提供丰富的计算资源与镜像环 境，实现开箱即用的高效开发模式。LLaMA Factory 则是一款...
-
基于机器学习的金融欺诈检测模型
作者 | 陈峻 审校 | 重楼 引言 如今，基于互联网服务的欺诈案例时常登顶媒体头条，而使用在线服务和数字交易的金融行业尤其成为了重灾区。网络洗钱、保险欺诈、网银盗用、虚假银行交易等复杂金融欺诈行为层出不穷，我们亟待通过行之有效的欺诈识别与检测的...
-
微调LLama模型：具体步骤与代码实现
微调LLama模型是一个涉及多个步骤的过程，包括数据准备、模型加载、设置优化器和损失函数、训练循环以及模型评估。下面，我们将详细介绍这些步骤，并给出相应的代码实现。 步骤一：数据准备 首先，我们需要准备用于微调的数据集。这通常包括一个输入文本序列和对...
-
AI大牛karpathy点赞SEAL榜单，LLM评估的状况过去是非常糟糕的！
lmsys.org的一个严肃的竞争对手已经加入了对LLMs（大型语言模型）评估的讨论中：SEAL Leaderboards——对领先前沿模型进行的私密、专家评估。 SEAL Leaderboards的设计原则： ?私密 + 无法被利用。在评估上不会过度拟...
-
超强！必会的十大机器学习算法
1.线性回归 线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。 它是一种监督学习算法，用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。 定义 线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。 线性模型由以下方程表示： 其中 是因变量（我们想要预测...
-
一文读懂 Arthur Bench LLM 评估框架
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI 生态领域相关的技术 - LLM 评估 。 众所周知，LLM 评估是人工智能领域的一个重要议题。随着 LLM 在各个场景中的广泛应用,评估它们的能力和局限性变得越来越重要。作为一款新兴...
-
通透！如何选择合适的机器学习算法
算法选择注意事项 为任务选择正确的机器学习算法涉及多种因素，每个因素都会对最终决策产生重大影响。以下是决策过程中需要牢记的几个方面。 1.数据集特征 数据集的特征对于算法的选择至关重要。数据集的大小、包含的数据元素的类型、数据是结构化的还是非结构化的等...
-
七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 译者 | 晶颜 审校 | 重楼 不同于互联网上随处可见的传统问题库，这些问题需要跳出常规思维。 大语言模型(LLM 在数据科学、生成式...
-
LLM 评估新纪元：Arthur Bench 全方位解读
一、传统文本评估面临的挑战 近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展和改进，传统的文本评估方法在某些方面可能已经不再适用。在文本评估领域，我们可能已经听说过一些方法，例如基于“单词出现”的评估方法，比如 BLEU，以及基于“预训练的自然语言处理模型”...
-
万字长文超全总结Pytorch核心操作！
在深度学习与人工智能领域，PyTorch已成为研究者与开发者手中的利剑，以其灵活高效的特性，不断推动着新技术的边界。对于每一位致力于掌握PyTorch精髓的学习者来说，深入了解其核心操作不仅是提升技能的关键，也是迈向高级应用与创新研究的必经之路。本文精心...
-
2024-03-26 AIGC-大模型学习路线
摘要: 2024-03-26 AIGC-大模型学习路线 大模型学习路线 建议先从主流的Llama开始，然后选用中文的Qwen/Baichuan/ChatGLM，先快速上手体验prompt工程，然后再学习其架构，跑微调脚本 如果要深入学习，建...
-
Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 （一）
Mistral 7B 简介 Mistral 7B Mistral 7B 是一个 7.3B 参数模型： 在所有基准测试中优于 Llama 2 13B 在许多基准测试中优于 Llama 1 34B 接近 CodeLlama 7B 的代码性能，同时...
-
AIGC 实战：Ollama 和 Hugging Face 是什么关系？
HuggingFace（拥抱脸）和Ollama都与**大型语言模型（LLMs）**有关，但它们的用途不同： HuggingFace： HuggingFace 是一个知名的平台，提供各种预训练的LLMs，包括流行的模型如GPT-3、BERT和...
-
Hinton、Bengio等联合中国专家达成AI安全共识：AI系统不应违反红线
现阶段，人工智能的发展速度已经超出了人们最初的预想，用 AI 工具写文章、编代码、生成图片、甚至是生成一段电影级别的视频…… 这些在以前看似非常艰难的任务，现在只需用户输入一句提示就可以了。 我们在感叹 AI 带来惊艳效果的同时，也应该警惕其带来的潜在威...
-
姚期智等数十名中外专家签署北京 AI 安全国际共识：禁止 AI 自行复制
3 月 18 日消息，据腾讯科技报道，包括图灵奖得主约书亚・本吉奥、杰弗里・辛顿、姚期智等在内的数十位的中外专家日前在北京联合签署了由智源研究院发起的《北京 AI 安全国际共识》，涉及人工智能“风险红线”和“路线”两大块，其中“风险红线”包含“自主复制...
-
智能邮件防护：ML.NET 3.0助力垃圾邮件过滤，让你告别烦扰
概述：ML.NET3.0等机器学习工具，我们可以利用这一数据集训练模型，实现自动分类邮件为垃圾或正常，提高电子邮件过滤效果。 ML.NET是Microsoft推出的开源机器学习框架，可用于在.NET应用程序中集成机器学习功能。ML.NET提供了基础用法...
-
如何基于 Arthur Bench 进行 LLM 评估 ？
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI 生态领域相关的技术 - LLM 评估 。 一、传统文本评估面临的挑战 近年来，随着大型语言模型(LLM 的快速发展和改进，传统的文本评估方法在某些方面可能已经不再适用。在文本评估...
-
什么是机器学习中的模型部署？
在机器学习中，模型部署是将机器学习模型集成到现有生产环境中的过程，在该环境中，模型可以接受输入并返回输出。目标是让其他人可以使用经过训练的机器学习模型的预测。 大多数在线资源侧重于机器学习生命周期的前期步骤，例如探索性数据分析(EDA 、模型选择和模型...
-
llama/llama2论文解读
llama 摘要 llama在约1.4T的token上，训练出参数量7B到65B的模型，其模型规模如下 在仅使用开源数据集的情况下，llama-13B在多数benchmarks上与GPT-3效果相当；llama-65B也与最好的模型（Chin...
-
AIGC知识速递——Google的Bert模型是如何fine-tuning的？
Look！?我们的大模型商业化落地产品 ?更多AI资讯请??关注 Free三天集训营助教在线为您火热答疑??? 选择合适的预训练模型： 从预训练的BERT模型开始，例如Google 提供的BERT-base 或 BERT-large。这些模型已经...
-
ChatLaw：基于LLaMA微调的法律大模型
文章目录 动机 数据组成 模型框架 模型评估 北大团队发布首个的中文法律大模型落地产品ChatLaw，为大众提供普惠法律服务。模型支持文件、语音输出，同时支持法律文书写作、法律建议、法律援助推荐。 github地址：https://g...
-
一文搞懂使用 Arthur Bench 进行 LLM 评估
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI 生态领域相关的技术 - LLM 评估 。 一、传统文本评估面临的挑战 近年来，随着大型语言模型(LLM 的快速发展和改进，传统的文本评估方法在某些方面可能已经不再适用。在文本评估领...
-
中文创意写作能力超GPT-4，「最会写」的中文大模型Weaver来了
ChatGPT 等通用大模型支持的功能成百上千，但是对于普通日常用户来说，智能写作一定是最常见的，也是大模型最能真正帮上忙的使用场景之一。尽管大模型经常能写出看起来像模像样的文字，但是大多数情况下内容的创意程度和文风都经不起深究。尤其是在创作领域，大模型...
-
华科大发布多模态大模型新基准 覆盖五大任务
近期，华中科技大学等机构发布了一项关于多模态大模型（LMMs）的全面评估新基准，旨在解决多模态大模型性能评估的问题。这项研究涉及了14个主流多模态大模型，包括谷歌Gemini、OpenAI GPT-4V等，覆盖了五大任务、27个数据集。然而，由于多模态大模...
-
PAI-ChatLearn ：灵活易用、大规模 RLHF 高效训练框架（阿里云最新实践）
PAI-ChatLearn 是阿里云机器学习平台 PAI 团队自主研发的，灵活易用、大规模模型 RLHF 高效训练框架，支持大模型进行 SFT（有监督指令微调）、RM（奖励模型）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）完整训练流程。PAI-ChatLear...
-
stable diffusion模型评价框架
GhostReview:全球第一套AI绘画ckpt评测框架代码 - 知乎大家好，我是_GhostInShell_，是全球AI绘画模型网站Civitai的All Time Highest Rated (全球历史最高评价 第二名的GhostMix的作者。在上...
-
Llama 2打败GPT-4！Meta让大模型自我奖励自迭代，再证合成数据是LLM终局
Llama 2-70B一夜之间打败GPT-4，让整个AI社区为之震惊！ 甚至，在AlpacaEval 2.0排行榜中，微调后的模型胜率完全碾压Claude 2、Gemini Pro等模型。 Meta和NYU研究团队究竟提出了什么秘制配方，才能让Llam...
-
LLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block Expansion
Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在特定领域（如编程、数学、生物医学或金融）能力不足的问题。尽管LLMs在多种现实世界任务中表现出色，但在某些特定领域仍然存在局限性，这阻碍了开发通用语言代理以应用于更广泛场景...
-
在文心一言超越ChatGPT3.5后，我们做了大模型对比测试。
IDC发布的AI大模型评估报告中，文心一言拿下12个指标中的7个满分，综合评分第一。百度副总裁吴甜表示，新版文心一言已超越ChatGPT3.5。这是令人振奋的新闻。不过，我们还没能体验到文心一言。 除了文心一言，号称超过ChatGPT3.5大模型，还有g...
-
深挖RLHF潜力，复旦语言和视觉团队创新奖励模型优化，让大模型更对齐
继第一份大模型对齐技术报告（Secrets of RLHF in Large Language Models Part I）获 NeurIPS 2023 workshop best paper 后，第二份报告强势归来，复旦语言和视觉团队联合推出的第二...
-
探索学习和入门使用GitHub Copilot：提升代码开发的新利器
目录 引言 1. 什么是GitHub Copilot？ 2. 入门使用GitHub Copilot 3. GitHub Copilot的基础知识 4. GitHub Copilot的应用场景 结论 在最近的开发工作中，发现了一个比较实用...
-
LLMs之LLaMA-2：LLaMA-2的简介(技术细节)、安装、使用方法(开源-免费用于研究和商业用途)之详细攻略
LLMs之LLaMA-2：LLaMA-2的简介(技术细节 、安装、使用方法(开源-免费用于研究和商业用途 之详细攻略 导读：2023年7月18日，Meta重磅发布Llama 2！这是一组预训练和微调的大型语言模型（LLM），规模从70亿到700亿个...