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

文章目录1. 分别使用两个版本对同一个数据集进行测试1.1 数据集的准备1.2 用两个版本设定相同的参数，对数据集进行训练1.3 将评估结果打印出来2. 两个版本的区别参考看过别人使用Xgboost会发现它是由有两个版本的，分别是xgboost的python版本有原生版本和为了与sklearn相适应的sklearn接口版本，现在就简单总结下二者的区别。这里放上Xgboost中文文档，以及XGB..

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。

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。

Stable Diffusion 是一种文本到图像的潜在扩散模型，由 Runway 和慕尼黑大学合作构建，第一个版本于 2021 年发布。目前主流版本包含 v1.5、v2和v2.1。它主要用于生成基于文本描述得详细图像，也应用于其他任务，如修复图像、生成受文本提示引导的图像到图像的转换等。本文主要讲解如何免费在**阿里云交互式建模（PAI-DSW）**中基于LoRA微调并部署 Stable Dif