KnowLM 是由浙江大学NLP&KG团队的在读博士生研发并开源的项目，是一种将LLM与知识图谱结合的知识抽取大模型，主要包含的任务有命名实体识别（NER）、事件抽取（EE）、关系抽取（RE）。围绕知识和大模型，用构建的中英双语预训练语料对大模型如LLaMA进行全量预训练基于知识图谱转换指令技术对知识抽取任务，包括NER、RE、IE进行优化，可以使用人类指令来完成信息抽取任务用构建的中文指令数据集

对InsCode、智星云、恒源云、AutoDL以RTX 3090进行对比。

将alpaca-combined下的文件都放到7B目录下后，执行下面的操作。工具为例，介绍无需合并模型即可进行本地化部署的详细步骤。使用text-generation-webui搭建界面。我们进一步将FP16模型转换为4-bit量化模型。将合并后的模型权重下载到本地，然后传到服务器上。会显示：7Btokenizer.model。会生成ggml-model-f16.bin。1、先新建一个conda环

MOSS模型量化版部署

目录前言模型结构模型原理模型训练特别说明模型效果参考前言论文全名：SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings论文地址：https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.552.pdf论文收录于EMNLP2021。论文提供的代码（pytorch）：GitHub - princeton-nlp/S

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北大团队发布首个的中文法律大模型落地产品ChatLaw，为大众提供普惠法律服务。模型支持文件、语音输出，同时支持法律文书写作、法律建议、法律援助推荐。

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KnowLM 是由浙江大学NLP&KG团队的在读博士生研发并开源的项目，是一种将LLM与知识图谱结合的知识抽取大模型，主要包含的任务有命名实体识别（NER）、事件抽取（EE）、关系抽取（RE）。围绕知识和大模型，用构建的中英双语预训练语料对大模型如LLaMA进行全量预训练基于知识图谱转换指令技术对知识抽取任务，包括NER、RE、IE进行优化，可以使用人类指令来完成信息抽取任务用构建的中文指令数据集

在谈垂直领域大模型之前，我们先对目前的大模型做一个简单的梳理，看看大模型都有哪些。