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
2023 年度云原生全球旗舰盛会 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit China 近日在上海跨国采购会展中心隆重召开。
一.量化模型调用方式 下面是一个调用FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat[1]的4bit压缩版本FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit[2]的例子： from transformers import AutoTokenizerfro
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式如下所示： "Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案 举个例子，如下所示： Human: 用一句话描述地球为什么是独
# Selenium CHANGELOG[持续更新] > 源文件 https://github.com/SeleniumHQ/selenium/blob/trunk/py/CHANGES > > 搬运工 > > 对重点版本做时间标注，具体时间点可以参考https://github.com/Selen
在RabbitMQ 3.7.9版本中，Create Channel超时的常见原因及排查方法如下： 常见原因 网络问题： 网络延迟或不稳定可能导致通信超时。 网络分区（network partition）可能导致部分节点无法访问。 资源限制： RabbitMQ服务器上的文件描述符或句柄数量限制。 服务
最近同事使用el-upload上传图片时出现一个问题，连续拍照多个图片的时候，循环调用接口上传会报错： ERR_UPLOAD_FILE_CHANGED，网上找了很多方案没有解决，下面是我自己的解决过程。 1. 问题描述 我们用的套壳Android，网页发布在远程服务器，Android壳安装在ipad
题目：Modeling channelized and distributed subglacial drainage in two dimensions 近年来，冰盖表面融化与冰盖动态之间的联系及其对海平面上升的影响引起了广泛关注。特别是格陵兰冰盖的研究显示，表面融水显著影响冰川移动速度，而冰
glide是一款非常优秀的图片加载框架，目前很多项目在使用。提供了非常方法，在此，笔者就不一一列举了，可以到官网查找。 目前项目在做内存排查，因为是车机项目，之前开发的时候没有注意内存方面的问题（车机项目你懂的），现在ota期间系统提出让我们优化内存，说出现过应用内存一直增加的情况。 一脸懵逼，第一
注意：必须阅读Writeup，否则根本看不懂这个lab要怎么做 实验前准备 1.在终端中输入./ctarget和./rtarget结果报错 百度后得知自学的同学需要在执行文件时加上-q参数，不发送结果到评分服务器。后来发现官网已经说明了针对self-study student需要使用"-q" opt
问题背景 在一个风和日丽的下午，公司某项目现场运维同学反馈，生产环境3个Redis的Sentinel集群节点内存占用都很高，达到了17GB的内存占用量。 稍加思索，应该是某些Key的Value数据体量过大，占用了过多的内存空间，我们在使用Redis的过程中，单个Value或者单个集合中的元素应该保证
什么时候该改变开发/测试集和指标？ 有时候在项目进行途中，可能意识到，目标的位置放错了。这种情况下，应该移动的目标。 来看一个例子，假设在构建一个猫分类器，试图找到很多猫的照片，向的爱猫人士用户展示，决定使用的指标是分类错误率。所以算法\(A\)和\(B\)分别有3％错误率和5％错误率，所以算法\(
问题描述 HtmlUnit作为一款比Selenium更轻量的HeadLess的Java版本浏览器模拟器，不需要在服务器上安装部署浏览器及其Driver程序。 但是，众所周知，HtmlUnit对JS脚本的支持并不是很友好，GitHub中大部分的issue都和JS执行错误有关，作者也一直在升级JS En
