llama系列大模型调研及关键信息整理，llama/standford-alpaca/alpaca-lora/chinese-llama-alpaca/belle等

一是对海量领域数据继续进行生成式语言模型预训练（continue pretrain）；二是在通用大模型的基础上引入领域数据进行指令微调训练（通用大模型底座+领域数据指令微调）；生成式语言模型继续预训练对数据量和计算资源的要求较高，目前大部分项目的工作多是集中在对通用模型进行领域数据指令微调训练。在指令微调训练方面，差异性的工作主要表现在「领域样本数据的生成」（如各种self-instruct生成样

在物体检测领域，YOLO（You Only Look Once）是一种突破性的算法。YOLO算法自问世以来，已经演化出多个版本，其中最流行的两个版本是YOLOv5和YOLOv8。这两个版本都具有独特的功能和优势，使它们各具特色。在这篇文章中，我们将比较 YOLOv5 和 YOLOv8，看看哪个在准确率和 FPS 方面更好。

llama系列大模型调研及关键信息整理，llama/standford-alpaca/alpaca-lora/chinese-llama-alpaca/belle等

由于模型文件比较大，可以先下载指针文件，然后再下载lfs文件，这样可以实时显示下载速度和进度。中存放，可以通过git lfs进行下载。查看是否安装，如未安装可参考。目前大部分开源大模型都在。

一是对海量领域数据继续进行生成式语言模型预训练（continue pretrain）；二是在通用大模型的基础上引入领域数据进行指令微调训练（通用大模型底座+领域数据指令微调）；生成式语言模型继续预训练对数据量和计算资源的要求较高，目前大部分项目的工作多是集中在对通用模型进行领域数据指令微调训练。在指令微调训练方面，差异性的工作主要表现在「领域样本数据的生成」（如各种self-instruct生成样

模型预测概率结果总是一样，问题排查与解决

一是对海量领域数据继续进行生成式语言模型预训练（continue pretrain）；二是在通用大模型的基础上引入领域数据进行指令微调训练（通用大模型底座+领域数据指令微调）；生成式语言模型继续预训练对数据量和计算资源的要求较高，目前大部分项目的工作多是集中在对通用模型进行领域数据指令微调训练。在指令微调训练方面，差异性的工作主要表现在「领域样本数据的生成」（如各种self-instruct生成样

llama系列大模型调研及关键信息整理，llama/standford-alpaca/alpaca-lora/chinese-llama-alpaca/belle等

主要的开源大模型提纲式整理