-
LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例
嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG 的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。 使用与LLM相同领域的训练或微调的嵌入模型可以显著改进RAG系统。然而,寻找或训练这样的嵌入模型往往是一项困难的任务,因为领域内的数据通常是稀缺的。 但...
-
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习(三) RLAIF 的工作原理
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
-
Kimi高阶技巧:打造你的AI写作助手,一键生成专业内容!
在这个信息爆炸的时代,人工智能正逐步改变我们的工作和生活方式。今天,我们要介绍的是一个能够极大提升写作效率的智能工具——Kimi,它可以帮助我们快速生成Markdown格式的专业内容,修改提示词,快速写出爆款文案,以及如何进行小红书式的精美排版! 📘系...
-
用 LMDeploy 高效部署 Llama-3-8B,1.8倍vLLM推理效率
节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学,针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总合集 《大模型面试...
-
【大模型】大模型 CPU 推理之 llama.cpp
【大模型】大模型 CPU 推理之 llama.cpp llama.cpp 安装llama.cpp Memory/Disk Requirements Quantization 测试推理 下载模型 测试 参考 llama.cpp...
-
使用LMDeploy部署和量化Llama 3模型
## 引言 在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)正变得越来越重要,它们在各种自然语言处理任务中发挥着关键作用。Llama 3是近期发布的一款具有8B和70B参数量的模型,它在性能和效率方面都取得了显著的进步。为了简化Llama 3的部署和量化过程,lm...
-
菲尔兹奖得主亲测GPT-4o,经典过河难题破解失败!最强Claude 3.5回答离谱,LeCun嘲讽LLM
【新智元导读】LLM能否解决「狼-山羊-卷心菜」经典过河难题?最近,菲尔兹奖得主Timothy Gowers分享了实测GPT-4o的过程,模型在最简单的题目上竟然做错了,甚至网友们发现,就连Claude3.5也无法幸免。 在经典的「狼-山羊-卷心菜」过河问...
-
详解各种LLM系列|(5)LLaMA 3模型解析(Meta重磅发布!)
一、引言 Blog链接:https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ MODEL CARD: https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md 体...
-
探索开源宝藏:LLaMA 2 模型的全面优势与实践指南
探索开源宝藏:LLaMA 2 模型的全面优势与实践指南 引言 在大型语言模型(LLM)的领域中,Meta AI 开发的 LLaMA 2 以其开源的优势和强大的性能,迅速成为研究和开发社区的新宠。本文将深入探讨 LLaMA 2 的优势,并提供详细的实...
-
TiDB 如何利用 Copilot 优化数据库操作,提升用户体验与内部效率?
作者: TiDB社区小助手 原文来源: https://tidb.net/blog/93a5deed 观点 | 李粒 PingCAP AI Lab 负责人 编辑 | 李忠良 在应对不断增长的...
-
通过ORPO技术微调 llama3大模型(Fine-tune Llama 3 with ORPO)
通过ORPO对llama进行微调 前言 ORPO是一种新颖的微调技术,它将传统的监督微调和偏好对齐阶段整合到一个过程中。这减少了训练所需的计算资源和时间。此外,经验结果表明,ORPO在各种模型大小和基准测试中都超过了其他对齐方法。 在本文中,我们将...
-
Google 深夜突袭,Gemma 2 狂卷 Llama 3
整理 | Echo Tang 出品丨AI 科技大本营(ID:rgznai100) Google 挤牙膏式的创新真是令人爱恨交织。 早在一个多月前的 Google I/O 上,Google 便官宣将会在未来几周内推出开源模型 Gemma 的第二代 Ge...
-
最新开源!Cover Agent 自动生成代码!开源的Copilot!
原文链接:(更好排版、视频播放、社群交流、最新AI开源项目、AI工具分享都在这个公众号!) 最新开源!Cover Agent 自动生成代码!开源的Copilot! 🌟 Cover Agent是一个更广泛的实用程序套件的 ** 一部分 ** ,旨...
-
Llama-Code Shield解读:大模型代码安全护盾解析
引言 大模型目前被广泛用于生成代码数据,能有效地提高研发效率。但LLM生成的代码中潜藏的安全漏洞,也成了悬在头顶的达摩克利斯之剑。最近,Llama-3的问世,不仅带来了新的代码生成能力,更配备了Code Shield这一安全检测利器,为LL...
-
【AIGC使用教程】AutoGPT 安装使用完全教程
欢迎关注【AIGC使用教程】 专栏 【AIGC使用教程】SciSpace 论文阅读神器【AIGC使用教程】Microsoft Edge/Bing Chat 注册使用完全指南【AIGC使用教程】GitHub Copilot 免费注册及在 VS Code...
-
Niantic利用Meta Llama让数字生物栩栩如生
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...
-
每日AIGC最新进展(20):基于树的长视频理解VideoTree、IBM研究院提出AI生成图片生成检测、蚂蚁集团提出AI生成视频检测工具、CMU提出大型视频-语言模型
Diffusion Models专栏文章汇总:入门与实战 VideoTree: Adaptive Tree-based Video Representation for LLM Reasoning on Long Videos 本文介绍了一种名...
-
Llama_index利用本地大模型工具ollama(CPU)
基于ollama的本地大模型的LlamaIndex示例代码 from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings from llama_index....
-
GPT-4批评GPT-4实现「自我提升」!OpenAI前超级对齐团队又一力作被公开
今天,OpenAI悄悄在博客上发布了一篇新论文——CriticGPT,而这也是前任超级对齐团队的「遗作」之一。CriticGPT同样基于GPT-4训练,但目的却是用来指正GPT-4的输出错误,实现「自我批评」。 OpenAI最近的拖延症状逐渐严重,不仅GP...
-
Stable Diffusion【插件篇】:智能标签提示词插件sd-danbooru-tags-upsampler
今天给大家介绍一款智能标签提示词插件sd-danbooru-tags-upsampler。该智能提示词插件是今年2月23号才发布的第一版V0.1.0,算是比较新的智能提示词插件。 它是通过使用轻量级LLM完成对danbooru标签采样生成提示词。因此生成...
-
Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)(二)均匀分布简介
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
-
每日一看大模型新闻(2024.1.20-1.21)英伟达新对话QA模型准确度超GPT-4,却遭吐槽:无权重代码意义不大;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LL
1.产品发布 1.1韩国Kakao:推出多模态大模型Honeybee 发布日期:2024.1.20 Kakao unveils multimodal large language model Honeybee - The Korea Ti...
-
在Redhat 7 Linux上安装llama.cpp [ 错误stdatomic.h: No such file or directory]
前期准备 在github上下载llama.cpp或克隆。 GitHub - ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C++ git clone https://github.com/ggerganov/ll...
-
MCT Self-Refine:创新集成蒙特卡洛树搜索 (MCTS)提高复杂数学推理任务的性能,超GPT4,使用 LLaMa-3 8B 进行自我优化
📜 文献卡 题目: Accessing GPT-4 level Mathematical Olympiad Solutions via Monte Carlo Tree Self-refine with LLaMa-3 8B 作者: Di Zh...
-
Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战(二)从用户反馈构建比较数据集
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
-
AIGC 训练场景下的存储特征研究
云布道师 引言:在传统块存储大行其道的时代,需要针对很多行业的工作负载(Workload)进行调研,包含块大小、随机读、读写比例等等。知道行业的 Workload 对于预估业务的 I/OPS、时延、吞吐等性能有很好的指导意义,其次,也便于制定针对行业的...
-
使用 Llama-Index、Llama 3 和 Qdrant 构建高级重排-RAG 系统
原文:Plaban Nayak Build an Advanced Reranking-RAG System Using Llama-Index, Llama 3 and Qdrant 引言 尽管 LLM(语言模型)能够生成有意义且语法正确的文本...
-
Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习(一)
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
-
增强大型语言模型(LLM)可访问性:深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程
Enhancing LLM Accessibility: A Deep Dive into QLoRA Through Fine-tuning Llama 2 on a single AMD GPU — ROCm Blogs 基于之前的博客《使用Lo...
-
12k Star!Continue:Github Copilot 开源本地版、开发效率和隐私保护兼得、丰富功能、LLM全覆盖!
原文链接:(更好排版、视频播放、社群交流、最新AI开源项目、AI工具分享都在这个公众号!) 12k Star!Continue:Github Copilot 开源本地版、开发效率和隐私保护兼得、丰富功能、LLM全覆盖! 🌟开源 VS Code...
-
AIGC从入门到实战:自然语言处理和大语言模型简介
AIGC从入门到实战:自然语言处理和大语言模型简介 1.背景介绍 1.1 人工智能生成内容(AIGC)的兴起 人工智能生成内容(AIGC,Artificial Intelligence Generated Content)是近年来人工智能领域的一个重...
-
LlamaFactory-Ollama-Langchain大模型训练-部署一条龙
前言 近些日子,大模型火的一塌糊涂,那么现在就有义务要学习一套好用的、从 dataset --> train --> deploy 的一整套流程,好拿来装逼。话不多说,进入正题 Train 框架 目前好用的框架太多,如BELLE, C...
-
探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(一)
探索和构建 LLaMA 3 架构:深入探讨组件、编码和推理技术(一) Meta 通过推出新的开源 AI 模型 Llama 3 以及新版本的 Meta AI,正在加强其在人工智能 (AI 竞赛中的竞争力。该虚拟助手由 Llama 3 提供支持,现已可在所...
-
CIO应重点关注的领域,以维持GenAI的势头
GenAI仍然是大多数企业的首要投资重点,而且期望值很高。根据普华永道的最新调查,美国61%的CEO预期AI将改变他们的业务价值生成方式,但要实现这一目标,企业必须将AI的炒作转化为现实。 好消息是,他们在这方面越来越擅长。事实上,根据Databric...
-
本地搭建LLaMA-Factory环境进行大模型调优
LLaMA Factory LLaMA Factory快速对大模型进行快速调优,本文看一下如何本地搭建环境并调优,本文使用 ModelScope 社区中的模型,模型在国内,下载速度非常友好。 下载最新代码 ## LLaMA Factory官方 git...
-
【AI学习】LLaMA 系列模型的进化(一)
一直对LLaMA 名下的各个模型关系搞不清楚,什么羊驼、考拉的,不知所以。幸好看到两篇综述,有个大致了解,以及SEBASTIAN RASCHKA对LLaMa 3的介绍。做一个记录。 一、文章《Large Language Models: A Surve...
-
微软大模型phi-3速览-3.7B比llama-3 8B更好?
背景 模型发布者:Microsoft 模型发布时间:2024年4月23日 发布内容:介绍了phi-3系列语言模型,包括phi-3-mini、phi-3-small和phi-3-medium。 重点关注:整体性能可与 Mixtral 8x7B...
-
重磅!Meta 发布 Llama 3,前所未有的强大功能和多模态能力|TodayAI
Meta今日宣布推出其最新一代尖端开源大型语言模型Llama 3。该模型预计很快将在多个领先的云服务平台上线,包括AWS、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Kaggle、IBM WatsonX、Microsoft A...
-
(5-5-02)金融市场情绪分析:使用Llama 2 大模型实现财经信息的情感分析微调(2)
5.5.4 Llama-2语言模型操作 编写下面的代码,功能是加载、配置 Llama-2 语言模型以及其对应的分词器,准备好模型为后续的对话生成任务做好准备。 model_name = "../input/llama-2/pytorch/7b-h...
-
使用 Llama 3 开源和 Elastic 构建 RAG
作者:Rishikesh Radhakrishnan 使用开源的 Llama 3 和 Elastic 构建 RAG Llama 3 是 Meta 最近推出的开源大型语言模型。这是 Llama 2 的后继者,根据已发布的指标,这是一个重大改进。与 G...
-
Llama模型家族之Stanford NLP ReFT源代码探索 (一)数据预干预
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
-
LLaMa系列模型详解(原理介绍、代码解读):LLaMA 2
LLaMA 2 大型语言模型(LLMs)作为高度能力的人工智能助手,在需要跨多个领域专家知识的复杂推理任务中表现出巨大潜力,包括编程和创意写作等专业领域。它们通过直观的聊天界面与人类互动,这导致了快速和广泛的公众采用。考虑到训练方法的看似简单性,LLM...
-
大模型学习路线(9)——AIGC其它相关技术
前言: 博主没力气写了,快被csdn榨干了,这个章节就推几篇系统化的还不错的文章吧......AIGC技术相关的demo可以在HuggingFace、Modelscope、PaddlePaddle等各大社区找到。 AIGC技术和应...
-
每日AIGC最新进展(24):用于图像质量和审美评估的统一视觉-语言预训练模型UniQA、可控生成图像压缩框架Control-GIC、3D感知扩散模型Ouroboros3D
Diffusion Models专栏文章汇总:入门与实战 UniQA: Unified Vision-Language Pre-training for Image Quality and Aesthetic Assessment 本文提出了一...
-
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...
-
部署Video-LLama遇到的坑
环境:linux,conda,python 3.10下载:下载时首先在中国直接拉去huggingface的git链接很大概率上实行不同的因为被ban了,如果想下载只能找镜像网站。镜像网站比如modelscope就非常好用,魔搭社区网速非常快!我这边使用的是...
-
LLaMA-Factory微调多模态大语言模型教程
本文旨在结合笔者自身的实践经历,详细介绍如何使用 LLaMA-Factory 来微调多模态大语言模型。目前仓库已支持若干流行的MLLM比如LLaVA-1.5,Yi-VL,Paligemma等。 2024.5.29 注:本文后续不再更新,如果想了解更新的特...
-
GPTutor: 一个可替代Copilot的开源AI配对编程工具
23年10月CMU的论文“GPTutor: an open-source AI pair programming tool alternative to Copilot”。 GPTutor:一个在Visual Studio代码中使用ChatGPT的编程工...
-
【AIGC调研系列】Jina的Reader API是什么
Jina的Reader API是一个能够将任何网址转换成对大型语言模型(LLM)友好的输入格式的工具。用户只需在URL前添加简单的前缀"https://r.jina.ai/",即可实现这一转换,从而为使用代理和检索生成系统的用户提供改善后的输出结果[1][...
-
在 Apple Silicon Mac(M1、M2 或 M3)上运行最新 LLM 模型 Meta Llama 3 的分步指南
您是否正在寻找在基于 Apple Silicon 的 Mac 上运行最新 Meta Llama 3 的最简单方法?那么您来对地方了!在本指南中,我将向您展示如何在本地运行这个强大的语言模型,使您能够利用自己机器的资源来实现隐私和离线可用性。本教程将包括在...