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中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型：中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力
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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Llama-Factory的baichuan2微调
Llama-Factory：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main 请使用 --quantization_bit 4/8 来启用 QLoRA 训练。 默认模块应作...
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Llama 及 中文Alpaca模型部署测试
环境： Xeon E5-2680v4 16C 40G RAM WinServer 2019 Standard Edition Python 3.10 依赖库: accelerate==0.18.0 anyio==3.5.0 argon2-c...
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中文版LLaMA：Chinese-LLaMA-Alpaca
GitHub：GitHub - ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca: 中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs 以ChatGPT、GP...
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使用 LoRA 技术对 LLaMA 65B 大模型进行微调及推理
前几天，Meta 发布了 LIMA 大模型，在LLaMA-65B的基础上，无需使用 RLHF，只用了 1000 个精心准备的样本数据进行微调，就达到了和 GPT-4 相媲美的程度。这激发了我探索 LLaMA 65B 大模型的兴趣。 之前的一系列大模型相...
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自驱力超强的羊驼？斯坦福微调LLaMa
大型“指令调优”语言模型在新任务上展现了Zero-shot的卓越能力，但严重依赖于人类编写的指令数据，而这些数据在数量、多样性和创造性方面都是有限的。 斯坦福科研人员引入了self-instruction框架，提高指令遵循能力来自我迭代进化，与Instr...
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【类ChatGPT】中文LLaMA-2、Alpaca-2 二代羊驼大模型体验
前言 Meta发布的一代LLaMA已经掀起了一股开源大模型热潮，也有很多相关工作不断涌现。最近Meta全新发布了Llama-2，效果更上一层楼。而且最重要的是模型可以相对随意分发了，不像一代一样，meta不让开发者发布基于llama模型训...
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LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的che
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件 —模型训练前置工作(参数解析+配置日志 →模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer →数...
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Llama2通过llama.cpp模型量化 Windows&Linux本地部署
Llama2通过llama.cpp模型量化 Windows&Linux本地部署 什么是LLaMA 1 and 2 LLaMA，它是一组基础语言模型，参数范围从7B到65B。在数万亿的tokens上训练的模型，并表明可以专门使用公开可用的数据...
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LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略
LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架 的简介、安装、案例实战应用之详细攻略 导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的...
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在中文LLaMA模型上进行精调
最近在开源项目ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca的基础上完成了自己的中文模型精调工作，形成了两个工具共享给大家。ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 构建指令形式的精调文件 如果用于精调，首先要准备精调数据，目标用途如...
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微调 Code Llama 完整指南
一、前言 今天这篇文章将向大家详细介绍如何对 Code Llama 进行微调，让它变成适合 SQL 开发的有利工具。对于编程开发任务，经过适当微调后的 Code Llama 的性能通常都会比普通的 Llama 强很多，特别是当我们针对具体任务进行优化时:...
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LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读
LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读 导读：该论文提出了一个开源的大规模语言模型LLaMA，2048个A100-80G训练21天。该...
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大模型微调踩坑记录 - 基于Alpaca-LLaMa+Lora
前言 为了使用开放权重的LLM(大语言模型 ，基于自己的训练集，微调模型，会涉及到如下一些技术要点： 配置运行环境 下载、加载基础模型 收集语料、微调训练 检验训练效果 在实施过程中，遇到不少困难，因此写下这篇文档，做为记录。 环境配置...
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斯坦福用几百块钱训练的alpaca，体验一下基于llama的7b和13b模型，据说比gpt3.0还牛，结果怎样？？你能信？
好久没写代码了，上头了，强撸了！ 1、自己买个GPU服务器（如果不训练，可以随便买个高内存的即可），有些网站很便宜，小时起租！ 2、alpaca和模型下载地址：GitHub - antimatter15/alpaca.cpp: Locally run...
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大模型入门（四）—— 基于peft 微调 LLaMa模型
llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。 1、模型和数据准备 使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-resea...
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基于llama模型进行增量预训练
目录 1、llama模型转换(pytorch格式转换为HuggingFace格式 1.1、拉取Chinese-LLaMA-Alpaca项目 1.2、准备文件夹 1.3、下载llama官方原始模型 1.4、移动文件到指定位置 1.5、执行转换脚...
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深入理解LLaMA, Alpaca, ColossalChat 系列模型
知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885 一、从 LLaMA 到 Alpaca：大模型的小训练 1.1 LLaMA 概要与实践 LLaMA(Large Language Mo...
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大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调
微调大语言模型-ChatGLM-Tuning大语言模型-微调chatglm6b大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调大语言模型-alpaca-lora 本地知识库大语言模型2-document ai解读大语言模型-DocumentSearch解...
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【AI热点技术】ChatGPT开源替代品——LLaMA系列之「羊驼家族」
ChatGPT开源替代品——LLaMA系列之「羊驼家族」 1. Alpaca 2. Vicuna 3. Koala 4. ChatLLaMA 5. FreedomGPT 6. ColossalChat 完整的 ChatGPT 克隆解决方案 中...
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使用代码下载开源的大模型文件示例以及中文微调llama资源汇总：
一、下载示例 from huggingface_hub import snapshot_download repo_id = "THUDM/chatglm2-6b" local_dir = './chatglm2-6b/' cache_dir = l...
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LLaMA-7B微调记录
Alpaca（https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca）在70亿参数的LLaMA-7B上进行微调，通过52k指令数据（https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/...
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Vicuna Makers打造小型AI模型Llama-rephraser，130亿参数、性能媲美GPT-4
Vicuna Makers的研究团队在构建Vicuna语言模型的基础上，成功推出了一款新型的小型人工智能模型（LLM），该模型在性能上与OpenAI的GPT-4相媲美，仅包含130亿个参数。 这一新模型被命名为Llama-rephraser，由LMSYS...
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【NLP】Llama & Alpaca大模型
?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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部署lawyer-llama
Git - Downloading PackageGit - Downloading PackageGit - Downloading Package 下载git，wget需要下载一下 （GNU Wget 1.21.4 for Windows）， Wi...
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【大模型系列 06】LLaMA-7B/13B for PyTorch 昇腾迁移
源码链接 https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/tree/master/PyTorch/built-in/foundation/LLaMA-13B LLaMA-7B/13B for PyTorch...
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在低配Windows上部署原版llama.cpp
现在大语言模型的部署，通常都需要大的GPU才能实现，如果是仅仅想研究一下，大语言模型的算法，我们是很想能够直接在我们的工作电脑上就能直接运行的，llama.cpp就是很好的实现。 LLaMa.cpp使用int4这种数值格式，其显著降低了内存需求，并且在大...
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LLMs之Vicuna：在Linux服务器系统上实Vicuna-7B本地化部署(基于facebookresearch的GitHub)进行模型权重合并(llama-7b模型与delta模型权重)、模型部
LLMs之Vicuna：在Linux服务器系统上实Vicuna-7B本地化部署(基于facebookresearch的GitHub 进行模型权重合并(llama-7b模型与delta模型权重 、模型部署且实现模型推理全流程步骤的图文教程(非常详细 ...
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足够惊艳，使用Alpaca-Lora基于LLaMA(7B)二十分钟完成微调，效果比肩斯坦福羊驼
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（Stanford Alpaca 7B），Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（full fine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效...
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AIGC入门 - LLM 信息概览
在阅读本文之前，建议阅读文章：《GPT，GPT-2，GPT-3，InstructGPT的进化之路》 本文将介绍以下 LLM OPT LLaMa Alpaca Vicuna Moss chatGLM Baichuan Openbuddy 一、OPT...
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【类ChatGPT】本地CPU部署中文羊驼大模型LLaMA和Alpaca
昨天在github上看到一个在本地部署中文大模型的项目，和大家分享一下。先把地址po出来。 项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs 项目地址：https://...
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LLaMA微调记录
本文基于开源代码https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/tree/main执行微调 其他参考链接： Accelerating LLaMA with Fabric: A Comprehensive Guide...
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[大模型] 搭建llama主流大模型训练环境
关键词：大模型，LLAMA，CUDA，模型训练 1. 基础环境 OS： Ubuntu 18.04GPU： 4*A100(40G (单机4卡A100 40G CUDA：11.7cuDNN： 8.4.1 (需要登录官网后下载 nccl： 2.12.12...
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[大模型] LLaMA系列大模型调研与整理-llama/alpaca/lora（部分）
文章目录 LLaMA大模型及其衍生模型 1. LLaMA 2. stanford_alpaca 3. ChatDoctor 4. alpaca-lora 5. Chinese-LLaMA-Alpaca 6. BELLE 大模型综述 A Su...
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大语言模型之十五-预训练和监督微调中文LLama-2
这篇博客是继《大语言模型之十二 SentencePiece扩充LLama2中文词汇》、《大语言模型之十三 LLama2中文推理》和《大语言模型之十四-PEFT的LoRA》 前面博客演示了中文词汇的扩充以及给予LoRA方法的预训练模型参数合并，并没有给出Lo...
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【个人笔记本】本地化部署详细流程 LLaMA中文模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2
不推荐小白，环境配置比较复杂 全部流程 下载原始模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2 linux部署llamacpp环境 使用llamacpp将Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型转换为gguf模型 windows部署...
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使用LoRA对大语言模型LLaMA做Fine-tune
使用LoRA对大语言模型LLaMA做Fine-tune 前言 下载 配置环境 模型的训练 Fine-tune 模型的使用 Inference 参考 问题汇总 前言 目前有大量对LLM（大语言模型）做Fine-tune的方式，不...
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NLP-分词器：SentencePiece【参考Chinese-LLaMA-Alpaca在通用中文语料上训练的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并的代码】
背景 随着ChatGPT迅速出圈，最近几个月开源的大模型也是遍地开花。目前，开源的大语言模型主要有三大类：ChatGLM衍生的大模型（wenda、ChatSQL等）、LLaMA衍生的大模型（Alpaca、Vicuna、BELLE、Phoenix、Chim...
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快速训练自己的大语言模型：基于LLAMA-7B的lora指令微调
目录 1. 选用工程：lit-llama 2. 下载工程 3. 安装环境 4. 下载LLAMA-7B模型 5. 做模型转换 6. 初步测试 7. 为什么要进行指令微调？ 8. 开始进行指令微调 8.1. 数据准备 8.2 开始模型训练 8.3...
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LLM：LLaMA模型和微调的Alpaca模型
LLaMA模型 简单了解[LeCun狂赞：600刀GPT-3.5平替！ 斯坦福70亿参数「羊驼」爆火，LLaMA杀疯了] 论文原文：https://arxiv.org/abs/2302.13971v1 预训练数据 模型架构 模型就是用的tra...
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llama.cpp一种在本地CPU上部署的量化模型（超低配推理llama）
0x00 背景 前不久，Meta前脚发布完开源大语言模型LLaMA， 随后就被网友“泄漏”，直接放了一个磁力链接下载链接。 然而那些手头没有顶级显卡的朋友们，就只能看看而已了 但是 Georgi Gerganov 开源了一个项目llama.cpp...
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Llama大模型运行的消费级硬件要求【CPU|GPU|RAM|SSD】
大型语言模型 (LLM 是强大的工具，可以为各种任务和领域生成自然语言文本。 最先进的LLM之一是 LLaMA（大型语言模型 Meta AI），这是由 Facebook 的研究部门 Meta AI 开发的一个包含 650 亿个参数的模型 要在家运行 L...
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建立自己的ChatGPT：LLama私有化部署及测试
大语言模型（LLM）现在非常流行，可惜ChatGPT等都不开源。大家没法搭建一个自己的环境来感受以下。幸好Meta开源了LLama，这是LLama的介绍： https://ai.facebook.com/blog/large-language-model...
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Windows10上使用llama-recipes(LoRA)来对llama-2-7b做fine-tune
刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。 llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub - facebookresearch/llam...
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开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用
开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用 TextGen: Implementation of Text Generation...
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大模型使用——超算上部署LLAMA-2-70B-Chat
大模型使用——超算上部署LLAMA-2-70B-Chat 前言1、本机为Inspiron 5005，为64位，所用操作系统为Windos 10。超算的操作系统为基于Centos的linux，GPU配置为A100，所使用开发环境为Anaconda。2、...
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LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微
LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO 训练+DPO 训练】 的简介、...
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深度解析 Llama 2 的资源汇总：不容错过
“ 探索 Llama 2 背后的过程，包括了模型的全面解析，在线体验，微调，部署等，这份资源汇总将带您深入了解其内涵。” 01 — 周二发布了文章《中文大模型 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 开源且可以商用》后，不少朋...
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【LLM】Windows本地CPU部署民间版中文羊驼模型（Chinese-LLaMA-Alpaca）踩坑记录
目录 前言 准备工作 Git Python3.9 Cmake 下载模型 合并模型 部署模型 前言 想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型, 但碍于经济实力, 不过民间上出现了大量的量化模型, 我们平民也能体验体验啦~...
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吃“有毒”数据，大模型反而更听话了！来自港科大&华为诺亚方舟实验室
现在，大模型也学会“吃一堑，长一智”了。 来自香港科技大学和华为诺亚方舟实验室的最新研究发现： 相比于一味规避“有毒”数据，以毒攻毒，干脆给大模型喂点错误文本，再让模型剖析、反思出错的原因，反而能够让模型真正理解“错在哪儿了”，进而避免胡说八道。 具体...