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北航发布LlamaFactory，零代码大模型微调平台，一键快速实现大模型训练/微调/评估
“LLAMAFACTORY: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models” 在大模型发展如火如荼的今天，训练和微调一个大模型对于绝大部分普通工程师来说仍然是一个难题。为了降低大模型训练、...
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大模型应用开发之业务架构和技术架构（从AI Embedded 到 Copilot,再到Agent）
前言 本文我们重点讲的就是伴随着大模型的广泛应用，这些概念是在什么体系和场景下衍生的；换句话说，基于LLM，目前大家在做的应用，他主流的业务架构和技术架构都是什么样子的，我们在了解之后，可以根据依据我们现实的业务需求，来选择自己的技术路线。 技术往...
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微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉
大型语言模型(llm 是在巨大的文本语料库上训练的，在那里他们获得了大量的事实知识。这些知识嵌入到它们的参数中，然后可以在需要时使用。这些模型的知识在培训结束时被“具体化”。在预训练结束时，模型实际上停止学习。 对模型进行对齐或进行指令调优，让模型学习...
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基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二）
基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二） #Options local_llm = 'llama3' llm = ChatOllama(model=local_llm, format="json", tempe...
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教程：利用LLaMA_Factory微调llama3:8b大模型
一、安装llama模型文件 下载地址（魔塔）：https://modelscope.cn/models/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct/files 点击下载模型，复制git命令： git clone htt...
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微调llama 3 — PEFT微调和全量微调
1. llama 3 微调基础 1.1 llama 3 简介 官方blog llama 3 目前有两个版本：8B版和70B版。8B版本拥有8.03B参数，其尺寸较小，可以在消费者硬件上本地运行。 meta-llama/Meta-Llama-3-...
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Fine-Tuning Vs RAG ，该如何选择？
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 构建块：向量、令牌和嵌入 。 随着技术的不断进步，LLM 带来了前所未有的机遇，吸引了开发者和组织纷纷尝试利用其强大的能力构建应用程序。然而，当预训...
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Paper Digest | 基于原型学习的实体图谱预训练跨域推荐框架
可以看到，通过映射得到对应item相关的entity后，基于图谱推理流程，我们可以得到许多和映射得到的entity相关的高阶信息，如苹果这个公司有手机产品，而手机这类产品相关的公司有三星等，从而可以潜在的拉近和其他相关实体（如三星生产的手机等）间的关系。...
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OpenAI为开发者添加新功能 允许构建自定义模型
OpenAI为开发者添加新功能，以增强对微调的控制，并宣布新方法来构建与OpenAI的自定义模型。这意味着开发者可以开发和训练一个特定于某个组织、业务领域、任务需求的模型。如法律、医疗等特定模型! 详细内容:https://openai.com/blog...
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OpenAI发布全新微调API ：ChatGPT支持更详细可视化微调啦！
4月5日凌晨，OpenAI在官网宣布新增6个全新微调API功能，以扩展自定义模型，帮助企业、开发人员更好地构建特定领域、精细化的ChatGPT应用。 这些功能包括:基于Epoch的检查点创建、Playground新功能、第三方集成、全面验证指标、超参数配置...
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LLaMA-Factory参数的解答
打开LLaMA-Factory的web页面会有一堆参数 ，但不知道怎么选，选哪个，这个文章详细解读一下，每个参数到底是什么含义这是个人写的参数解读，我并非该领域的人如果那个大佬看到有参数不对请反馈一下，或者有补充的也可以！谢谢（后续该文章可能会持续更新）...
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一文读懂大型语言模型微调技术挑战与优化策略
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能(AI 生态领域相关的技术 - LLM Fine-Tuning ，本文将继续聚焦在针对 LLM Fine-Tuning 技术进行剖析，使得大家能够了解 LLM Fine-Tuning...
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如何扩展大模型的上下文长度
一、背景 大模型的上下文长度是指我们在使用大模型的时候，给大模型的输入加上输出的字符（Token）总数，这个数字会被限制，如果超过这个长度的字符会被大模型丢弃。目前开源的大模型上下文长度一般不长，比如 Llama 2 只有 4K，Code-Llama 系...
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【AIGC调研系列】embeding模型有哪些，各有什么优势
在AIGC中，Embedding模型是一种将文本数据转换为多维向量数组的技术，这些向量可以代表任何事物，如文本、音乐、视频等[2]。有几种不同的Embedding模型，它们各有其优势和应用领域。 Word2vec：这是一种经典的嵌入模型，通过学习单词...
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关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答
文章目录 关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答 先总结一下 Q：LLM模型预训练前与提示词关系，LLM模型预训练后与提示词关系 Q：预训练用的数据集与提示词有什么异同 Q：为什么我看到的数据集结构和提示词结...
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全面超越ViT，美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA
半年多来，Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功（训练稳定、容易做 scaling）。 沿袭 ViT 的研究思路，我们能否借助创新性的 LLaMA 架构，真正实现语言和图像的架构统一？ 在这一命题上，最近的一项研究 Visi...
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一图揽尽全球LLM崛起之路；LLM概念速查清单；DALL·E提示词红宝书·在线版；fast.ai新课带你从零实现Stable Diffusion | ShowMeAI日报
?日报&周刊合集 | ?生产力工具与行业应用大全 | ? 点赞关注评论拜托啦！ ? LLM 崛起之路：全球大语言模型「规模增长」可视化交互图 https://informationisbeautiful.net/visual...
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LLaMA-Factory添加adalora
感谢https://github.com/tsingcoo/LLaMA-Efficient-Tuning/commit/f3a532f56b4aa7d4200f24d93fade4b2c9042736和https://github.com/huggingf...
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上海人工智能实验室发布LLaMA-Adapter | 如何1小时训练你的多模态大模型用于下游任务
本文首发于微信公众号 CVHub，未经授权不得以任何形式售卖或私自转载到其它平台，违者必究！ Title: LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-...
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AIGC 语言大模型研究报告
AIGC 研究报告 这份报告可以被划分为两大部分。 第一部分集中于ChatGPT的发展和运作原理，为了增强理解，我们将先探讨自然语言处理的历史发展。 第二部分主要聚焦于由大模型引领的新的研究领域，并深入介绍在每个领域中可以进行的具体研究工作及思...
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中文LLaMa和Alpaca大语言模型开源方案 | 扩充中文词表 & 针对中文语料进行高效编码
欢迎关注『CVHub』官方微信公众号！ Title: Efficient and Effective Text Encoding for Chinese Llama and AlpacaPDF: https://arxiv.org/pdf/23...
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大语言模型之LlaMA系列- LlaMA 2及LLaMA2_chat(上)
LlaMA 2是一个经过预训练与微调的基于自回归的transformer的LLMs，参数从7B至70B。同期推出的Llama 2-Chat是Llama 2专门为对话领域微调的模型。 在许多开放的基准测试中Llama 2-Chat优于其他开源的聊天模型，此外...
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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...
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MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用 CSDN 平台，自主完成项目设计升级，提升自身...
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【多模态】13、Vision-Language 模型在视觉任务中的调研
文章目录 一、简介 二、基础知识 2.1 视觉任务的训练策略 2.2 VLM 基础 2.2.1 网络结构 2.2.2 预训练目标函数 2.2.3 评估和下游任务 2.3 数据集 三、迁移学习 3.1 使用 prompt tunin...
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ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）
文章目录 ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三） Text-to-Text 模型 ChatGPT LaMDA PEER Meta AI Speech f...
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自然语言处理的革命：AI大模型在AIGC领域的应用
1.背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，其主要关注于计算机理解、生成和处理人类语言。自从2012年的深度学习革命以来，NLP 领域的研究取得了巨大进展，尤其是在自然语言生成和机器翻译等方面。然而，直到2020年，GPT-...
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一文了解AIGC与ChatGPT
关注微信公众号掌握更多技术动态 --------------------------------------------------------------- 一、AIGC简介 1.AIGC基础 (1 AIGC是什么 AIGC是人...
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用通俗易懂的方式讲解大模型：一个强大的 LLM 微调工具 LLaMA Factory
LLM（大语言模型）微调一直都是老大难问题，不仅因为微调需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多，要去尝试每种方法的效果，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，可能在还没开始微调就已经因为环境配置而放弃了。 今天我们来介绍一个可以帮助大家快速...
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四种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍
我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。但是对于知识图谱的创建是一个很复杂的过程，比如需要对属性增加限制，创建符合特定主题/模式的图谱，并且有时文档非常大，无法作为单个提示处理，所以在切分后的提示中创建的图谱需要前后一致。...
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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...
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使用 DPO 微调 Llama 2
简介 基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF 事实上已成为 GPT-4 或 Claude 等 LLM 训练的最后一步，它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全...
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AIGC for code(text-to-codeAIGC/AI生成代码/生成式AI之代码生成/AI编程工具/自动编程/自动生成代码/智能编程工具/智能编程系统)
AIGC，Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容 AIGC for code，AI生成代码 1 Github Copilot 1.1 简介 Copilot是由微软的子公司Github与o...
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【LLM】微调LLM：LoRA 还是全参数？Llama 2 的深入分析
?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流? ?个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 ? ?欢迎各位→点赞? + 收藏⭐️ + 留言? ?系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言...
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大模型相关技术综述
多模态大模型&大模型训练语料持续迭代 已经开始整理多模态-视觉部分： 主要分为一下几块 多模态信息压缩模型（clip、vit、swiT） 生成模型（vae、gan、flow、ddpm、sde... 其它多模态大模型（语音...
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在灾难推文分析场景上比较用 LoRA 微调 Roberta、Llama 2 和 Mistral 的过程及表现
引言 自然语言处理 (NLP 领域的进展日新月异，你方唱罢我登场。因此，在实际场景中，针对特定的任务，我们经常需要对不同的语言模型进行比较，以寻找最适合的模型。本文主要比较 3 个模型: RoBERTa、Mistral-7B 及 Llama-2...
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OpenAI API Cost Calculator官网体验入口 OpenAI API成本计算器在线使用地址
OpenAI API Cost Calculator是一个免费工具，用于评估不同OpenAI API模型的使用成本，包括GPT-4、GPT-3.5 Turbo、不同fine-tuning模型以及图像和音频处理模型。 点击前往OpenAI API Cost...
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AI绘画：Lora模型训练完整流程！
关于AI绘画(基于Stable Diffusion Webui ，我之前已经写过三篇文章，分别是 软件安装，基本的使用方法，微调模型LoRA的使用。 整体来说还是比简单的，搞个别人的模型，搞个提示词就出图了。今天来一个有些难度的，自己训练一个LoRA微...
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当LLM学会左右互搏，基础模型或将迎来集体进化
金庸武侠小说中有一门武学绝技：左右互搏；乃是周伯通在桃花岛的地洞里苦练十余年所创武功，初期想法在于左手与右手打架，以自娱自乐。而这种想法不仅能用来练武功，也能用来训练机器学习模型，比如前些年风靡一时的生成对抗网络（GAN）。 进入现今的大模型 (LLM ...
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stable diffusion（安装以及模型的初步使用）
本机的配置 能跑模型，本地也跑过一点Lora训练的脚本，看看几个效果： 以上的都是配合huggingface有的模型结合civitai上的Lora模型在本地跑出来的图片，自己本地训练的Lora太拉闸了，就不放上来了…… 1....
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最强开源大模型？Llama 2论文解读
标题 简介 模型预训练 预训练设置 硬件资源与碳排放 模型评估 模型微调 有监督微调 基于人工反馈的强化学习（RLHF） 人类偏好数据的收集 奖励模型 迭代微调过程 多轮对话控制 RLHF 结果 模型回答的安全性 一直...
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聊聊拉长LLaMA的一些经验
Sequence Length是指LLM能够处理的文本的最大长度，越长，自然越有优势： 更强的记忆性。更多轮的历史对话被拼接到对话中，减少出现遗忘现象 长文本场景下体验更佳。比如文档问答、小说续写等 当今开源LLM中的当红炸子鸡——LLaMA...
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盘古智能体（Pangu-Agent）的五个创新点
随着大规模语言模型（Large Language Model，LLM）的发展和应用，人工智能领域出现了一种新的研究方向，即基于LLM的自主智能体（LLM-based Autonomous Agent）。这种智能体利用LLM的强大的表示能力和生成能力，可以...
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Llama2推理RTX3090胜过4090，延迟吞吐量占优，但被A800远远甩开
大型语言模型 (LLM 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选...
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LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init Attention
Paper name LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init Attention Paper Reading Note Paper URL: htt...
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LLama Factory 安装部署实操记录（二）
1. 项目地址 GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Easy-to-use LLM fine-tuning framework (LLaMA, BLOOM, Mistral, Baichuan, Qwen, ChatGLM E...
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baichuan-7B-chat微调报错及解决记录 使用的仓库：LLaMA-Factory 2023年11月27日
我所使用的代码仓库是LLaMA-Factoryhiyouga/LLaMA-Factory: Easy-to-use LLM fine-tuning framework (LLaMA, BLOOM, Mistral, Baichuan, Qwen, Chat...
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大语言模型之四-LlaMA-2从模型到应用
最近开源大语言模型LlaMA-2火出圈，从huggingface的Open LLM Leaderboard开源大语言模型排行榜可以看到LlaMA-2还是非常有潜力的开源商用大语言模型之一，相比InstructGPT，LlaMA-2在数据质量、培训技术、能力...
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大语言模型微调数据竞赛，天翼云斩获冠军！
近日，天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队（后称天翼云AI团队）凭借在大语言模型（LLM）训练数据增强方面的卓越研究，荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。 FT-Data Ranker竞赛是一场面向大语...
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论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 1. 文章简介 2. 文章概括 3 文章重点技术 3.1 预训练Pretraining 3.1.1 预训练细节 3.1.2...