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Meta Llama 3介绍及其关键技术
随着深度学习算法的突破和发展，语言模型已经成为连接人与机器的重要桥梁。在这一领域中，Meta的Llama 3 作为最新一代的大规模预训练模型，凭借其卓越的性能和广泛的应用前景，正逐渐成为行业内的佼佼者。 Llama 3 的研发团队继承了前代模型的技术优势...
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DataWhale Task02：从零预训练一个tiny-llama 20923
DataWhale Task02：从零预训练一个tiny-llama 20923 原文link：https://github.com/KMnO4-zx/tiny-llm 开源内容：https://github.com/datawhalechina/t...
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手把手带你了解和实践扩充 LLaMA 大语言模型的 tokenizer 模型（实现中文token过程）
目前，大语言模型呈爆发式的增长，其中，基于llama家族的模型占据了半壁江山。而原始的llama模型对中文的支持不太友好，接下来本文将讲解如何去扩充vocab里面的词以对中文进行token化。 一般的，目前比较主流的是使用sentencepiece训练中...
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探索中文大模型的新高度：Chinese-LLaMA-Alpaca-3
探索中文大模型的新高度：Chinese-LLaMA-Alpaca-3 Chinese-LLaMA-Alpaca-3中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs developed from Meta Llama 3项目地址:ht...
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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...
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AIGC实战：LLaMA2打造中文写作利器——数据准备与模型训练全攻略
目录 一、下载并加载中文数据集 二、中文数据集处理 1、数据格式 2、数据集处理之tokenizer训练格式 1）先将一篇篇文本拼凑到一起（只是简单的拼凑一起，用于训练tokenizer） 2...
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给 ｢大模型初学者｣ 的 LLaMA 3 核心技术剖析
编者按： 本文旨在带领读者深入了解 LLaMA 3 的核心技术 —— 使用 RMSNorm 进行预归一化、SwiGLU 激活函数、旋转编码（RoPE）和字节对编码（BPE）算法。RMSNorm 技术让模型能够识别文本中的重点，SwiGLU 激活函数则如同“...
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anytext_pytorch AIGC 可以用于生成多语言文字图像算法模型
AnyText 论文 AnyText: Multilingual Visual Text Generation And Editing https://arxiv.org/abs/2311.03054 模型结构 模型由4部分构成，分别是Auxili...
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大语言模型的底层原理，ChatGPT，文心一言等人工智能体是如何产生的？本文将详细讲解
文章目录 基础介绍 一、预训练 1.数据准备 质量过滤 敏感内容过滤 数据去重 数据预处理实践 质量过滤 去重 隐私过滤 2.词元化 BPE 分词 WordPiece 分词 Unigram 分词 3.数据调度 总结 参考文献...
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⌈ 传知代码 ⌋ LLaMA 开放高效基础语言模型
?前情提要? 本文是传知代码平台中的相关前沿知识与技术的分享~ 接下来我们即将进入一个全新的空间，对技术有一个全新的视角~ 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 以下的内容一定会让你对AI 赋能时代有一个颠覆性的认识哦！！！ 以下内容干货满满...
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Meta Llama 3 文本编码为 token
Meta Llama 3 文本编码为 token flyfish tiktoken 是一个用于 OpenAI 模型的快速 BPE 分词器，这里用在Meta Llama 3上。主要功能包括将文本编码为token，以及将token解码回文本。这个过程通常使...
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llama系列模型学习
一、目录 llama1 模型与transformer decoder的区别 llama2 模型架构 llama2 相比llama1 不同之处 llama3 相比llama2 不同之处 llama、llama2、llama3 分词器词表大小以及优缺点...
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使用llama.cpp实现LLM大模型的格式转换、量化、推理、部署
使用llama.cpp实现LLM大模型的格式转换、量化、推理、部署 概述 llama.cpp的主要目标是能够在各种硬件上实现LLM推理，只需最少的设置，并提供最先进的性能。提供1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，以加快推理速...
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【Tokenizer原理篇】超详细！AIGC面试系列 大模型进阶(5)
本期问题聚焦于大模型Tokenizer相关问题 本期问题快览 模型中的Tokenization是指的什么 常用的Tokenization方法了解有哪些吗 了解什么是Byte-Pair Encoding(BPE 吗 介绍下Byte-Pair E...
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大模型理解复杂表格，字节&中科大出手了
只要一个大模型，就能解决打工人遇到的表格难题! 字节联手中科大推出了一款统一表格理解大模型，可以以用户友好的方式解决多种表格理解任务。 同时提出的还有一套开源测试基准，可以更好地评估模型在表格理解任务上的表现。 该模型名为TabPedia，利用多模态大模...
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llama.cpp制作GGUF文件及使用
llama.cpp的介绍 llama.cpp是一个开源项目，由Georgi Gerganov开发，旨在提供一个高性能的推理工具，专为在各种硬件平台上运行大型语言模型（LLMs）而设计。这个项目的重点在于优化推理过程中的性能问题，特别是针对CPU环境。以...
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LLMs之llama3-from-scratch：llama3-from-scratch(从头开始利用pytorch来实现并解读LLaMA-3模型的每层代码)的简介、核心思路梳理
LLMs之llama3-from-scratch：llama3-from-scratch(从头开始利用pytorch来实现并解读LLaMA-3模型的每层代码 的简介、核心思路梳理 导读：这篇论文实现了transformer网络的llama3模型...
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llama.cpp 转化 huggingface 模型失败 解决路径
问题： ./main -m ./models/book_q4_K_M -n 128 报错： terminate called after throwing an instance of 'std::out_of_range' what( :...
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详解各种LLM系列｜LLaMA 2模型架构、 预训练、SFT内容详解 (PART1)
作者 | Sunnyyyyy 整理 | NewBeeNLP https://zhuanlan.zhihu.com/p/670002922 大家好，这里是 NewBeeNLP。之前我们分享了详解各种LLM系列｜...
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手撕Llama3第1层: 从零开始实现llama3
一、Llama3的架构在本系列文章中，我们从头开始实现llama3。 Llama3的整体架构： 图片 Llama3的模型参数： 让我们来看看这些参数在LlaMa 3模型中的实际数值。 图片 [1] 上下文窗口（context-window）在实例化Lla...
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Meta发布类GPT-4o多模态模型Chameleon
Meta最近发布了一个名为Chameleon的多模态模型，它在多模态模型发展中设立了新的标杆。Chameleon是一个早期融合的基于token的混合模态模型家族，能够理解并生成任意顺序的图像和文本。它通过一个统一的Transformer架构，使用文本、图像...
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250行代码从头搭建Llama 3，GitHub一天4.6k星！Karpathy大赞
Llama系列作为为数不多的优质开源LLM，一直受到开发者们的追捧。在Hugging Face社区的文本生成模型中，几乎是「霸榜」的存在。 就在520这天，一位名叫Nishant Aklecha的开发者在推特上宣布了自己的一个开源项目，名为「从头开始实...
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Karpathy称赞，从零实现LLaMa3项目爆火，半天1.5k star
一个月前，Meta 发布了开源大模型 llama3 系列，在多个关键基准测试中优于业界 SOTA 模型，并在代码生成任务上全面领先。 此后，开发者们便开始了本地部署和实现，比如 llama3 的中文实现、llama3 的纯 NumPy 实现等。 十几个小...
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大神Karpathy强推，分词领域必读：自动钓鱼让大模型“发疯”的token，来自Transformer作者创业公司
关于大模型分词（tokenization），大神Karpathy刚刚推荐了一篇必读新论文。 主题是：自动检测大模型中那些会导致“故障”的token。 图片 简单来说，由于大模型tokenizer的创建和模型训练是分开的，可能导致某些token在训练中很少...
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一文搞懂Tokenization！
语言模型是对文本进行推理，文本通常是字符串形式，但是模型的输入只能是数字，因此需要将文本转换成数字形式。 Tokenization是NLP的基本任务，按照特定需求能把一段连续的文本序列（如句子、段落等）切分为一个字符串序列（如单词、短语、字符、标点等多个...
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十个大型语言模型(LLM)常见面试问题和答案解析
今天我们来总结以下大型语言模型面试中常问的问题 一、哪种技术有助于减轻基于提示的学习中的偏见? A.微调 Fine-tuning B.数据增强 Data augmentation C.提示校准 Prompt calibration D.梯度裁剪 Gra...
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LLM大模型之基于SentencePiece扩充LLaMa中文词表实践
LLM大模型之基于SentencePiece扩充LLaMa中文词表实践 目前大模型的词表和分词器都是基于SentencePiece工具实现的，比如LLaMa，BLOOM，ChatGLM，Baichuan等，简单来说SentencePiece就是工程化的...
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60行代码，从头开始构建GPT！最全实践指南来了
60行代码，从头开始构建GPT？ 最近，一位开发者做了一个实践指南，用Numpy代码从头开始实现GPT。 你还可以将 OpenAI发布的GPT-2模型权重加载到构建的GPT中，并生成一些文本。 话不多说，直接开始构建GPT。 什么是GPT？ GPT代...
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详解各种LLM系列｜（2）LLaMA 2模型架构、 预训练、SFT内容详解 (PART-1)
一、引言 Llama 2是Meta在LLaMA基础上升级的一系列从 7B到 70B 参数的大语言模型。Llama2 在各个榜单上精度全面超过 LLaMA1，Llama 2 作为开源界表现最好的模型之一，目前被广泛使用。 为了更深入地理解Llama 2的...
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干货满满！大神Karpathy两小时AI大课文字版第一弹，全新工作流自动把视频转成文章
前段时间，AI大神Karpathy上线的AI大课，已经收获了全网15万次播放量。 当时还有网友表示，这2小时课程的含金量，相当于大学4年。 就在这几天，Karpathy又萌生了一个新的想法： 那便是，将2小时13分钟的「从头开始构建GPT分词器」的视频...
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Karpathy离职OpenAI，首发2小时AI大课！从头开始构建GPT分词器
离职OpenAI的技术大神karpathy，终于上线了2小时的AI大课。 ——「让我们构建GPT Tokenizer（分词器）」。 其实，早在新课推出两天前，karpathy在更新的GitHub项目中，就预告了这件事。 这个项目是minbpe——专为...
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谷歌VideoPoet负责人蒋路跳槽TikTok！对标Sora，AI视频模型大战在即
离职OpenAI的技术大神karpathy，终于上线了2小时的AI大课。 ——「让我们构建GPT Tokenizer（分词器）」。 图片 其实，早在新课推出两天前，karpathy在更新的GitHub项目中，就预告了这件事。 图片 这个项目是minbpe...
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Karpathy新视频又火了：从头构建GPT Tokenizer
技术大神卡帕西离职OpenAI以后，营业可谓相当积极啊。 这不，前脚新项目刚上线，后脚全新的教学视频又给大伙整出来了： 这次，是手把手教咱构建一个GPT Tokenizer（分词器），还是熟悉的时长（足足2小时13分钟）。 Ps. 上次讲课还是俩月前的...
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离开OpenAI的大神卡帕西「开课了」：新项目日增千星，还是熟悉的min代码风
大神Karpathy从OpenAI离职，原本扬言要大休一周。 图片 但转眼，新项目就已上线GitHub，日增上千星的那种。 图片 还是熟悉的卡式配方： 74行Python代码搞定大模型标记化（tokenization）中常用的BPE（Byte Pair...
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详解各种LLM系列｜LLaMA 1 模型架构、预训练、部署优化特点总结
作者 | Sunnyyyyy 整理 | NewBeeNLP https://zhuanlan.zhihu.com/p/668698204 后台留言『交流』，加入 NewBee讨论组 LLaMA 是Meta在2...
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2023年的深度学习入门指南(19) - LLaMA 2源码解析
2023年的深度学习入门指南(19 - LLaMA 2源码解析 上一节我们学习了LLaMA 2的补全和聊天两种API的使用方法。本节我们来看看LLaMA 2的源码。 补全函数text_completion源码解析 上一节我们讲了LLaMA 2的...
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LLaMA、Baichuan、ChatGLM、Qwen、天工等大模型对比
12.10更新：Qwen技术报告核心解读 Baichuan Baichuan 2: Open Large-scale Language Models 数据处理：数据频率和质量，使用聚类和去重方法，基于LSH和dense embedding方...
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AI2发布开放语言模型OLMo 号称多项性能媲美Llama2
AI2最新发布的开放语言模型（OLMo）框架旨在推动大规模语言模型的研究和实验。通过在Hugging Face和GitHub上提供训练代码、模型和评估代码，AI2致力于让学术界和研究人员能够共同研究语言模型的科学，探索新的预训练数据子集对下游性能的影响，以...
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DALL-E 系列：AI绘画背后的惊人真相！！【1个离奇内幕、3个意想不到、5大秘密揭示】
DALL-E 系列：AI绘图原理，根据用户给出的描述，生成与描述相匹配的图像 DALL-E 1 dVAE Transformer DALL-E 2 CLIP 先验 prior decoder（image） DALL-E 3...
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高效底座模型LLaMA
论文标题：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.13971 论文来源：Meta AI 一、概述 大型语...
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DeepSeek 发布全新开源大模型，数学推理能力超越 LLaMA-2
自从 LLaMA 被提出以来，开源大型语言模型（LLM）的快速发展就引起了广泛研究关注，随后的一些研究就主要集中于训练固定大小和高质量的模型，但这往往忽略了对 LLM 缩放规律的深入探索。 开源 LLM 的缩放研究可以促使 LLM 提高性能和拓展应用领域...
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DALL·E 2 论文阅读笔记
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》 Paper: https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf Proj...
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[NLP]LLaMA与LLamMA2解读
摘要 Meta最近提出了LLaMA(开放和高效的基础语言模型 模型参数包括从7B到65B等多个版本。最值得注意的是，LLaMA-13B的性能优于GPT-3，而体积却小了10倍以上，LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞...
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Tokenization 指南：字节对编码，WordPiece等方法Python代码详解
在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm 变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。 计算机要处理语言，...
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[玩转AIGC]LLaMA2训练中文文章撰写神器（数据准备，数据处理，模型训练，模型推理）
目录 一、下载并加载中文数据集 二、中文数据集处理 1、数据格式 2、数据集处理之tokenizer训练格式 1）先将一篇篇文本拼凑到一起（只是简单的拼凑一起，用于训练tokenizer） 2）将数据集进行合并 3、数据集处理之模型（ll...
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AIGC之论文笔记DALL-E
文章目录 Zero-Shot Text-to-Image Generation 一. 简介 二. 方法 2.1. 第一阶段：Learning the visual codebook 2.1.1 回顾VQ-VAE 2.1.2...
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LLaMA模型论文《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》阅读笔记
文章目录 1. 简介 2.方法 2.1 预训练数据 2.2 网络架构 2.3 优化器 2.4 高效的实现 3.论文其余部分 4. 参考资料 1. 简介 LLaMA是meta在2023年2月开源的大模型，在这之后，很多开源模型都...
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人工智能 | Llama大模型：与AI伙伴合二为一，共创趣味交流体验
Llama 大模型介绍 我们介绍 LLaMA，这是一个基础语言模型的集合，参数范围从 7B 到 65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型，并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是，LL...
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【AIGC】baichuan-7B大模型
百川智能｜开源可商用的大规模预训练语言模型baichuan-7B大模型 概述 baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构，在大约1.2万亿 tokens 上训练的70亿参数模型，支持...
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大语言模型训练数据常见的4种处理方法
本文分享自华为云社区《浅谈如何处理大语言模型训练数据之一常见的数据处理方法》，作者： 码上开花_Lancer。 大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023 年9 月为止，还...