Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见，
因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese
Llama2-Chinese项目给出pretrain的data为QA数据格式，可能会有疑问pretrain不应该是Text数据格式吗？而在Chinese-LLaMA-Alpaca-2和open-llama2预训练使用的LoRA技术，给出pretrain的data为Text数据格式。所以推测应该pre
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
测试问题筛选自AtomBulb[1]，共95个测试问题，包含：通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能、使用工具、人格特征八个大的类别。 1.测试中的Prompt 例如对于问题"列出5种可以改善睡眠质量的方法"，如下所示： [INST] <>You are a helpf
本文介绍了Llama2模型集成LangChain框架的具体实现，这样可更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。 1.调用Llama2类 针对LangChain[1]框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py，调用代码如下
TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B
在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
之前的一篇文章《从特拉斯辞职风波到研发效能中的荒唐事》中关于企业内源的内容在研发效能群内引起了大家的热烈讨论。有的小伙伴不同意，有的小伙伴非常不同意，我觉得这都是非常正常的反馈，话不说不透，理不辩不明，我还是特别希望能和大家一起把这个问题弄明白。这篇文章就是那篇文章的后续，本文主要讨论开源社区、开源
本文基于故障定位项目的实践，围绕根因定位算法的原理进行展开介绍。
在深度学习的项目中，我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块，而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方法来创建进程。但有一点需要注意的是，CUDA运行时不支持使用fork，我们可以使用spawn或for
1、首先你需要提前准备好jar包或者war包，并想办法放入Linux环境(或虚拟机)中； 2、java项目的部署需要用到Tomcat或者Jetty，docker可以直接拉取他俩的镜像，这里以Tomcat为例： # : 后面需要加上war或者jar对应的Tomcat版本，最好加上， # 否则默认最新的
创建团队项目 团队 => 从当前文件创建团队项目 签出的文件才能被修改 签出 签入 发布评论 邀请 编辑的5种状态 和SVN差不多的概念 已有项目导入 https://www.bilibili.com/video/BV1HW411H7Mj
Spring中有两种类型的Bean，一种是普通Bean，另一种是工厂Bean，即FactoryBean。工厂Bean跟普通Bean不同，其返回的对象不是指定类的一个实例，其返回的是该工厂Bean的getObject方法所返回的对象。 ### Spring初始化bean有两种方式： - 实现Initi
一般网上的文章都是以脚本的方式写Demor的，没找到自己想要的那种项目结构型的示例（类似Java SpringBoot 创建 Model,通过 pom 进行关联配置的那种） 看了一些源码，再结合自己的想法，建了一个简单的示例, 用 Python 做接口服务的项目搭建，仅供参考 代码结构说明 VipQ
Python 搭建 FastAPI 项目 要生成FastAPI项目的代码，你可以使用FastAPI的脚手架工具来快速创建一个基本的FastAPI应用程序。 以下是创建一个新的FastAPI项目的步骤： 安装FastAPI和cookiecutter。你可以使用pip来安装它们： pip install
