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在本地运行一个LLM需要几样东西：1.开源LLM：可以自由修改和共享的开源LLM2.推理：在您的设备上以可接受的延迟运行此LLM的能力。
由于 GPT 模型具有固定的上下文长度,它们无法在单个查询中概括比上下文长度减去生成摘要长度还要长的文本。要摘要像书籍这样的非常长文档,我们可以使用一系列查询逐部分摘要文档。部分摘要可以连接在一起生成摘要的摘要。该过程可以递归进行,直到整个文档被摘要。如果为了理解后面部分需要使用前面部分的信息,则可以在摘要某点内容时,将该点之前文本的运行摘要也包括在内,这一技巧也很有用。OpenAI 之前的研究已
介绍 ==丹摩智算（DAMODEL）是专为人工智能（AI）打造的智能计算云平台，致力于为AI应用的开发、训练和部署提供丰富的算力资源与基础设施。== 平台特点： 超友好：配备124GB大内存和100GB大容量系统盘，一键部署，三秒启动，简化AI开发流程。 -资源丰富：从入门级到专业级GPU全覆盖，满足不同层次开发者的需求。 性能强劲：采用自建IDC和全新GPU设备，确保高效、稳定的计算能力。 价格
随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习和自然语言处理技术得到了飞速发展。预训练模型作为其中的重要组成部分，通过在大规模数据集上进行预训练，使得模型可以捕捉到丰富的语义信息，从而在下游任务中表现出色。
如果上升到云计算整个领域的发展的探讨，站在终端用户角度去看，在使用产品的过程中，用户实际更关注的是使用体验，当前基础设施要满足用户顺畅的体验需求，即算力喷发下产生的需求，需要在数据存储、数据节点通信及指令调度等层面进行一定的创新；同时，我们从亚马逊云科技的每一个实例与案例中也可以看到，亚马逊云科技这些年来从技术上做的创新与帮助全球范围内的客户完成技术创新，为的就是突破当下云基础架构的“束缚”，不断
为了深入了解Qwen1.5的实力，我们对其基础和聊天模型进行了全面评估。从语言理解到代码、推理，每一项基础能力都经过严格测试。多语言处理、符合人类喜好、智能体能力，还有检索增强生成，它都游刃有余。在MMLU、C-Eval等知名数据集上，Qwen1.5大显身手，尤其72B版本，更是远超Llama2-70B。数学、推理，对它来说都是小菜一碟。小模型也火热，我们拿Qwen1.5的小参数版本和市面上的佼佼
一、简介ChatGLM-6B 是由清华大学知识工程实验室（KEG）与智谱 AI 联合打造的一个开源的、支持中英双语的对话语言模型。二、基本参数参数量：62 亿参数。三、技术架构与特点架构基础：基于 General Language Model（GLM）架构，参考了 OpenAI 的 GPT 和 Google’s BERT 结构，并融合了 GLM 的技术特点。语言能力：具备良好的中英双语对话生成能力
今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程！Google工程总监Antonio Gulli作序，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一下这本黑书，下面直接开始介绍！
大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务
这里提供一个例子，运行可以自动把模型下载下来。这边建议独立环境，避免相互影响。执行之后，观察显卡的情况，大致占用。的显卡，小显卡也可以正常运行）。LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 Kaggle数据 10MB数据集微调。观察显卡的情况，大致占用4.6GB的显存（虽然我这里是3090 24GB的显
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。
正是通过微调大模型使得GPT3成为了可以聊天发布指令的ChatGPT。聊天大模型在通用大模型的基础上加一层微调就实现人人能用的大模型，使得通用大模型的能力被更多人使用和了解。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用大语言模型（LLM）进行知识蒸馏。具体来说，我们将展示如何使用库从GPT-4 Judge模型中蒸馏知识到GPT-3.5 Judge模型。
本文将介绍如何利用LlamaIndex和Gradient进行GPT-3.5模型的微调，以达到更好的结构化输出，并提高处理特定任务的性能。本次实验我们以维基百科中的城市文章为数据集，通过生成综合数据集进行微调，并进行一些基础评估。
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