GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践【大语言模型实践一】
亿的模型参数（模型参数越大，模型的推理能力越强，当然随之训练模型的成本也就越高）。LoRA，英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。如果想让一个预训练大语言模型能够执行特定领域内的任务，一般需要做fine-tuning，但是目前推理效果好的大语言模型参数维度非常...
卷起来！Dr. LLaMA：通过生成数据增强改进特定领域 QA 中的小型语言模型，重点关注医学问答任务...
大家好，最近突然发现了一篇在专门应用于医学领域的LLaMA，名为Dr.LLaMA（太卷了太卷了），就此来分享下该语言模型的构建方法和最终的性能情况。 总体说一下 最近的大语言模型（LLM）发展的太快了，大家也都知道，每周好几个语言模型，羊驼的名字都用不过来了（LLaMA、Alpaca、Vicana、华驼等），哈哈。 由于现有的模型很大（GPT4、ChatGPT），性能表现非常好，但是很多特定小方向性能还...
自然语言模型的哲学小谈
近期，以chatGPT为代表的大语言模型表现非常惊艳。“In Context Learning”、“Instruct”，以及推理能力，很难不让我们期待未来人工智能的发展，同时冷静思考一下为什么自然语言模型能够取得巨大进步。 文章目录 1 放空大脑从0开始2 简单的神经活动3 感知与行动去耦合4 概念的连接与推理5. 单词是概念的索引6 语言是概念的接口7 自然语言模型高度接近人类思维8 具备思维和行动能...
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
虽然这对常规大小的模型来说非常有效，但当我们处理一个巨大的模型时，这个工作流程有一些明显的局限性：在第1步，我们在RAM中加载一个完整版本的模型，并花一些时间随机初始化权重（这将在第3步被丢弃）。在第2步，我们在RAM中加载另一个完整版本的模型，并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型，这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM，所以总共需要48GB（其中一半用于在FP16中...
LLM（大语言模型）解码时是怎么生成文本的？
具体有以下参数可供选择：（1）控制输出长度的参数 （2）控制输出策略的参数 （3）控制模型输出Logits的参数 （4）定义generate输出变量的参数 （5）可在生成时使用的特殊参数 （6）编码器-解码器模型独有的生成参数 Part2配置基本使用1使用预训练模型定义的生成参数我们可以这么使用、保存预训练模型已经定义好的参数：from transformers import AutoToken...
检查语言模型的困惑
本文介绍了检查语言模型的困惑的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我用Keras LSTM创建了一个语言模型，现在我想评估它是否很好，所以我想计算困惑度.I created a language model with Keras LSTM and now I want to assess wether it's good so I want t...
建立与Openears兼容的语言模型
本文介绍了建立与Openears兼容的语言模型的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我正在做语音到文本和文本到语音的开发，我发现了 OpenEars API非常有用.I am doing some development on speech to text and text to speech and I found the OpenEars ...
在TensorFlow CTC中使用自定义波束计分器(语言模型)
本文介绍了在TensorFlow CTC中使用自定义波束计分器(语言模型)的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 是否可以从Python方面在TensorFlow CTC实现中自定义波束计分器?我在CTCBeamSearchDecoder C ++类构造函数的注释中看到了这种可能性，但想知道如何为Python用户提供此功能?Is it possi...