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第三十五篇-各大模型测评地址和说明集合
1.Open LLM Leaderboard - 开放式LLM排行榜 测评地址:https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard 说明:使用Eleuther...
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【06】LLaMA-Factory微调大模型——微调模型评估
上文【05】LLaMA-Factory微调大模型——初尝微调模型,对LLama-3与Qwen-2进行了指令微调,本文则介绍如何对微调后的模型进行评估分析。 一、部署微调后的LLama-3模型 激活虚拟环境,打开LLaMA-Factory的webui页面...
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Python爬虫详解:原理、常用库与实战案例!
一.爬虫介绍 1.什么是爬虫 爬虫是门很有意思的技术,可以通过爬虫技术获取一些别人拿不到或者需要付费才能拿到的东西,也可以对大量数据进行自动爬取和保存,减少时间和精力去手动做一些累活。 Python全套爬虫学习资料,【点击这里】领取!...
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基于 Llama factory 微调 Llama3.1-70B-Chinese-Chat
本文旨在探讨基于Llama factory使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术对Llama3.1-70B-Chinese-Chat模型进行微调的过程,重点介绍在单机多卡和多机多卡两种分布式训练环境下的实现方法。 1.环境准备...
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AIGC——微调技术(Datawhale X 魔搭 Al夏令营)
微调(Fine-tuning)是一种在深度学习和机器学习领域中常用的技术,旨在通过调整预训练模型的参数来使其更好地适应特定任务。其基本原理和参数的理解对于实现更好的效果至关重要。 前言 了解微调的基本原理,对微调的各种参数有一个更加清楚的了解,...
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Python爬虫是什么?核心概念和原理
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站:人工智能教程 一、爬虫的概念和作用 1.1 概念: 网络爬虫也叫网络蜘蛛,特指一类自动批量下载网络资源的程序,这是一个比较口语化的定义...
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Karpathy狂赞AI代码神器Cursor,直言回不到3年前无辅助编码了,却被指「带货」
热衷于开课并与网友分享新技术使用心得的 AI 大牛 Karpathy,也有被质疑「为推销某个产品而在言论中夹带私货」的一天。 这是怎么一回事呢? 昨天,Karpathy 分享了自己结合使用 AI 代码编辑器与大模型的心得体验,并发出了由衷的感叹:编程领域变...
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Llama改进之——分组查询注意力
引言 今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-query attention,GQA 1。 Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头,同...
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Positional Encoding | 位置编码【详解】
文章目录 1、位置编码的2种方案 2、位置编码 3、公式详解 : 绝对位置 、 相对位置 4、代码 4.1 代码1 4.2 代码2 1、位置编码的2种方案 transformer的作者刚开始说固定的位置编码和可学习的位置...
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Golang httputil 包深度解析:HTTP请求与响应的操控艺术
标题:Golang httputil 包深度解析:HTTP请求与响应的操控艺术 引言 在Go语言的丰富标准库中,net/http/httputil包是一个强大的工具集,它提供了操作HTTP请求和响应的高级功能。从创建自定义的HTTP代理到调试HTT...
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AIGC-ToonCrafter: Generative Cartoon Interpolation-CVPR2024
论文:https://arxiv.org/pdf/2405.17933 代码:https://doubiiu.github.io/projects/ToonCrafter 给定首尾帧,生成逼真生动的动画,动画插值生成 MOTIVATION T...
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PHP采集页面的四种方法
什么叫采集? 就是使用PHP程序,把其他网站中的信息抓取到我们自己的数据库中、网站中。 可以通过三种方法来使用PHP访问到网页 1. 使用file_get_contents( 前提:在php.ini中设置允许打开一个网络...
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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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微信小程序 ---- 生命周期
目录 生命周期 1. 小程序运行机制 2. 小程序更新机制 3. 生命周期介绍 4. 应用级别生命周期 5. 页面级别生命周期 6. 生命周期两个细节补充说明 7. 组件生命周期 总结 生命周期 1. 小程序运行机制...
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起猛了,GPT-4o被谷歌新模型击败,ChatGPT官号:大家深吸一口气
起猛了,GPT-4o被谷歌新模型超越了! 历时一周,超1,2000人匿名投票,Gemini1.5Pro(0801)代表谷歌首次夺得lmsys竞技场第一。(中文任务也第一) 而且这次还是双冠王,除了总榜(唯一分数上1300),在视觉排行榜上也是第一。 G...
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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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微调神器LLaMA-Factory官方保姆级教程来了,从环境搭建到模型训练评估全覆盖
编者注:之前一直用firefly做微调,最近切换到LLaMA-Factory,发现不但简单易用,而且非常全面,有点相见恨晚的感觉。使用过程中我主要参考2个文档,一个是github上的官方中文文档: https://github.com/hiyouga/L...
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自动炼丹基于Llama-factory改写--学习记录
最近在使用llama-factory微调LLM,但是一个个手动修改基本的学习率,学习轮次有太麻烦了。在寻找有没有什么自动调参的办法,在github上看到Llama-factory支持Weights & Biases 记录实验数据自动微调,尝试了一下...
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比肩Midjourney-v6!没有GPU也能跑可图Kolors
比肩Midjourney-v6,快手的文生图开源模型可图Kolors一发布,开源社区就炸开了锅。短短几天,可图在Github上收获2k Star,Huggingface模型下载热榜第一。 7月6日,快手宣布开源数十亿参数的文生图模型可图Ko...
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llama-factory微调工具使用入门
一、定义 环境配置 案例: https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607 chatglm3 案例 多卡训练deepspeed llama factory 案例Qwen1.5 报错 二、实现 环境配置 git cl...
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深度解读昇腾CANN模型下沉技术,提升模型调度性能
本文分享自华为云社区《深度解读昇腾CANN模型下沉技术,提升模型调度性能》,作者:昇腾CANN。 AI模型的运行通常情况下需要CPU和NPU(昇腾AI处理器)等AI专用处理器协同工作,CPU所在位置称为主机端(Host),而NPU所在位置称为设备端(De...
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unity 接入百度API——AI作画
完整代码下载地址:https://download.csdn.net/download/weixin_43703390/89179785 打不开就是还在审核中… 账号注册创建模块: 1.打开百度智能云官网:[https://cloud.baidu.c...
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[AIGC] 图论基础入门
图论是数学的一个分支,旨在研究图(graph)的属性和应用。这是一个跨学科领域,因为图论可以用于描述和解决各种实际问题。如社交网络分析,电脑网络,生物网络等。 文章目录 什么是图? 图的基本性质 LeetCode 图论相关问题解析及...
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从0到1,为ASP.NET Core项目添加redis支持(全程使用copilot编码)
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、需求背景 二、询问copilot工作流 1.简单询问 2.细节询问 3.代码定制化 三、最终验证 总结 前言 最近做需求需要用到...
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结合RNN与Transformer双重优点,深度解析大语言模型RWKV
本文分享自华为云社区《【云驻共创】昇思MindSpore技术公开课 RWKV 模型架构深度解析》,作者:Freedom123。 一、前言 Transformer模型作为一种革命性的神经网络架构,于2017年由Vaswani等人 提出,并在诸多任务中...
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llama-factory训练RLHF-PPO模型
理论上RLHF(强化学习)效果比sft好,也更难训练。ppo有采用阶段,步骤比较多,训练速度很慢. 记录下工作中使用llama-factory调试rlhf-ppo算法流程及参数配置,希望对大家有所帮助. llama-factory版本: 0.8.2...
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Stable Diffusion | ComfyUI API 工作流自动优化
ComfyUI 可直接保存生图工作流为 API 格式,但该 API 格式文本行数较多且节点顺序与逻辑执行顺序不一致,不利于编写或修改 API 的调用代码。 在上一篇文章 Stable Cascade | ComfyUI API 工作流格式优化 中介绍了...
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Llama源码解析之tokenizer.py
llama/llama/tokenizer.py at main · meta-llama/llama · GitHub # Copyright (c Meta Platforms, Inc. and affiliates. # This soft...
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AIGC入门(一) 从零开始搭建Transformer!(上)
前言 我记得曾经看过一篇综述,综述里曾这样讲过: 多模态使用Transformer作为基石模型的一个原因之一,就是因为它能够很好地统一视觉(ViT、DiT)和文本,并且无限制地扩大其参数。这是一个在工程上很有作用也很有实际意义的事情。 笔者...
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大模型应用实战4——开源大模型微调(基于LLaMA-Factory)
所谓微调,通俗理解就是围绕大模型进行参数修改,从而永久性的改变模型的某些性能。而大模型微调又分为全量微调和高效微调两种,所谓全量微调,指的是调整大模型的全部参数,而高效微调,则指的是调整大模型的部分参数,目前常用的高效微调方法包括LoRA、QLoRA、p-...
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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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用AI制作历史解说视频:GPT + MidJourney + PiKa + FunSound + 剪映
1. 项目介绍 最近某站看到一个看到利用AI创作视频解说,成品画面很酷炫。对此以初学者视角进行复现,创意来源:用AI制作历史解说视频 2. 开始创作 我们参照原作者展示的内容,对古代人物屈原来生成解说视频。 2.1 故事脚本+分镜 【由GP...
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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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为ChatGLM-6B模型的训练纪实:从数据集准备到LLamA-Factory的高效应用(一)
文章目录 前言 一、数据来源的选择 (一 、开源数据集 1. 存在的问题 2. 解决方案 (二 、自定义数据集 网络爬虫 用户生成内容 法律咨询 阶段成果展示 前言 在人工智能和自然语言处理领域,生成式预训练模型(如G...
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用 LLama-Factory 训练和微调 LLama3,打造你的专属 AI 模型!
用 LLama-Factory 训练和微调 LLama3,打造你的专属 AI 模型! 文章目录 用 LLama-Factory 训练和微调 LLama3,打造你的专属 AI 模型! 什么是模型微调? 为什么使用 LLama-Fact...
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LLaMA 3 源码解读-大语言模型5
本来不是很想写这一篇,因为网上的文章真的烂大街了,我写的真的很有可能没别人写得好。但是想了想,创建这个博客就是想通过对外输出知识的方式来提高自身水平,而不是说我每篇都能写得有多好多好然后吸引别人来看。那作为对整个合集内容的完善,这篇博客会解析现在最火的LL...
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Llama Factory 笔记
本地环境:cuda 11.7 torch2.1.0 项目文件结构: 1. 项目文件结构: 如果利用Llama Factory 进行微调主要会用到 LLama-Factory/src 中的文件 2. src 下的目录结构 本地推理的...
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GitHub Copilot 支持 IntelliJ IDEA啦,插件装起来!,蚂蚁金服产品岗面试
安装重启之后就可以在工具栏看到安装好的Copilot 然后登陆GitHub账号,同意相关条款 那说了那么久,这款号称可以自动编码的插件具体使用效果如何呢?就让TJ君带你领略一下或许是未来的编码趋势与潮流: 例如在项目里新建了test类,Cop...
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LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
*背景 已有的大模型越来越多的追求更大的参数量以实现更高的性能,但有研究表明更小的模型在更大的数据集上同样可以表现良好,因此本文旨在通过大量公开可用的数据集来训练一个语言模型同时取得SOTA的性能,模型大小从7B到65B,并且开源相关模型代码。(htt...
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whisper使用
whisper使用 1. 直接调用 语音识别 2. 语种识别 whisper.detect_language( 和whisper.decode( 3. 指定要识别的语种做语音识别 **whisper 源码的transcribe函数** 函数解...
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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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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (225)-- 算法导论16.3 7题
七、推广赫夫曼算法,使之能生成三进制的码字(即码字由符号0、1、2组成 ,并证明你的算法能生成最优三进制码。如果要写代码,请用go语言。 文心一言: 推广赫夫曼算法以生成三进制码字需要对算法进行一定的修改,确保在每一步选择频率最低的三个节点进行合并...
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【论文精读】DALLE2: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
文章目录 一、前言 (一)DALLE2 简介 (二)DALLE2和DALLE的对比 (三)相关模型推出时间 二、文章概要 (一)标题 (二)摘要 (三)引言 (四)模型架构 三、方法 (一)图像生成的相关工作 (二)diffusion...
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(Askchat.ai、ChatAI、智友AI、AI写作生成器助手、在线AI助手)分享好用的ChatGPT
目录 1、Askchat.ai - 梦想为蓝图,ChatGPT为笔。 2、ChatAI 3、智友AI - MyChatGPT 4、AI写作生成器助手 5、在线AI助手 - 码工具 1、Askchat.ai - 梦...
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Spring Boot后端调用文心一言响应式问答
Spring Boot后端调用文心一言响应式问答 1.获取文心服务 要在我们的后端服务中接入文心一言,就要获取文心的服务,首先我们要进入百度智能云中注册一个账号:https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/...
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AIGC笔记--VQVAE模型搭建
1--VQVAE模型 VAE 模型生成的内容质量不高,原因可能在于将图片编码成连续变量(映射为标准分布),然而将图片编码成离散变量可能会更好(因为现实生活中习惯用离散变量来形容事物,例如人的高矮胖瘦等都是离散的;) ...
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【机器学习】使用Stable Diffusion实现潜在空间搜索
1、引言 1.1 潜在空间的概念 潜在空间(Latent Space)是在机器学习和深度学习中一个重要的概念,它指的是用于表示数据的一种低维空间。这个空间编码了数据中包含的所有有用信息的压缩表示,通常比原始数据空间的维数更低,从而使其更容易进行分析...
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[从0开始AIGC][Transformer相关]:一文看懂Transformer中的位置编码:绝对位置、相对位置、旋转位置编码
[从0开始AIGC][Transformer相关]:一文看懂Transformer中的位置编码 文章目录 [从0开始AIGC][Transformer相关]:一文看懂Transformer中的位置编码 1. 位置编码 1.1 绝对位...
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LLMs之Llama3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-
LLMs之Llama3:基于Colab平台(免费T4-GPU 利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】 对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpa...