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在语言模型领域，时间变化迅速。自Llama 2发布已经有几个月了，但关于其分词器和填充设置仍存在很多困惑。本文旨在提供一份关于Llama 2分词器基础知识以及如何正确设置填充的全面指南。无论您是Llama 2的老用户还是新手，这篇文章都将帮助您轻松掌握基本知识。

将大型语言模型（LLMs）的“下一个令牌预测”范式应用于视觉生成领域。LlamaGen探索了是否未经视觉信号归纳偏置调整的原始自回归模型，如Llama，通过适当扩展后能实现顶尖的图像生成性能。研究重新审视了图像分块器的设计空间、图像生成模型的可扩展性属性以及训练数据质量。

从某个时间点开始，LLama Index不仅限于文本处理，还扩展到了支持大语言模型的多模态处理功能，意味着它可以处理包括图像、音频在内的多种类型的数据，进一步扩展了模型的应用范围。：作为数据与LLMs之间的接口，LLama Index帮助构建高效的查询机制，使得用户可以通过自然语言提出问题，系统则能有效地从整合的数据中检索相关信息，并通过大语言模型生成响应。综上所述，LLama Index是一个强大的工具，它通过促进数据与语言模型的有效互动，提高了大语言模型在实际应用场景中的实用性和智能水平。

目前具有代表性的混合专家模型是 Mixtral (8×7B)，该模型在 Mistral (7B) 的基础上，使用了混合专家模块。在每次计算被激活的参数仅仅有 13B的情况下，其性能超越了规模更大的 LLaMA-2 (70B)，进一步证明了混合专家架构的有效性。为了解决这一问题，研究人员在大语言模型中引入了基于稀疏激活的混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE），旨在不显著提升计算成本的同时实现对于模型参数的拓展。之后，每个被选择的词元的输出的加权和将作为该混合专家网络层的最终输出。

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中对LLaMa 3的介绍。做一个记录

大型语言模型 (LLM) 在代码生成领域展现出巨大的潜力，但现有的模型在支持的编程语言数量、生成速度和代码质量方面仍存在局限性。法国 AI 独角兽 Mistral AI 近期发布了其首款代码生成模型 Codestral-22B，宣称在多项指标上超越了 GPT-4 和 Llama3，并凭借其出色的性能和 80 多种编程语言的支持，成为了开源代码大模型的新王者。Huggingface模型下载：AI快站模型免费加速下载：mistralai。

本文主要介绍了LLaMA Factory多卡微调的实战教程（持续更新），希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 模型选型与下载 2.4 配置多卡环境3. 运行代码 3.1 构建训练数据 3.2 修改配置文件 3.3 微调 3.3.1 zero3微调 3.3.2 启动API 3.3.3 模型测试

Meta Llama3通过优化的Transformer架构、庞大的参数规模、先进的训练方法、技术特点、卓越的性能，拥有广泛的应用场景

代码定义了多个类和函数，用于处理自然语言处理（NLP）任务中的干预（intervention）机制

代码定义了多个类和函数，用于处理自然语言处理（NLP）任务中的干预（intervention）机制

Meta Llama3通过优化的Transformer架构、大规模参数、扩展的训练数据集、先进的训练方法、增强的安全性和多语言支持等原理，成为了一个功能强大、性能卓越的开源大型语言模型。

为 ReFT 微调准备模型及数据集 。为微调准备数据集。 使用了OpenHermes-2.5数据集的1万条子集。由于REFT训练器期望数据以特定格式提供， 将使用pyreft.make_last_position_supervised_data_module()来准备数据。

代码定义了多个类和函数，用于处理自然语言处理（NLP）任务中的干预（intervention）机制

本文主要介绍了LLaMA Factory多卡微调的实战教程（持续更新），希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 模型选型与下载 2.4 配置多卡环境3. 运行代码 3.1 构建训练数据 3.2 修改配置文件 3.3 微调 3.3.1 zero3微调 3.3.2 启动API 3.3.3 模型测试

本文介绍了一个名为pyvene的Python库，支持干预研究在神经模型上的应用。支持自定义干预类型和不同类型的模型架构。支持复杂的干预方案，并且可以共享干预后的模型。可以通过在线模型中心（如HuggingFace）与他人分享干预后的模型。

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。大型语言模型以其文本生成能力而闻名。在预训练期间，它们接受了数百万个标记的训练。这将有助于大型语言模型理解英文文本并在生成期间生成有意义的完整标记。自然语言处理中的另一个常见任务是序列分类任务。在此，我们将给定的序列分类为不同的类别。

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拒绝采样技术提供了一种有效的方法来提升AI模型的生成能力。通过精心设计的迭代过程和参数调整，可以使模型在生成高质量答案的同时，保持答案的多样性和创新性。

OpenAI模型的function calling能力无疑是让人惊讶的，但自己实现大模型的function calling能力也是值得开心的。本文重点介绍了如何使用 LLaMa-Factory 微调框架来自己实现 function calling 能力，并在测试中验证了大模型的工具调用能力。

Open WebUI是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管WebUI，旨在完全离线操作。它支持各种LLM运行程序，包括Ollama和OpenAI兼容的API。