LLaMA 语言模型全称为 "Large Language Model Meta AI"，是 Meta 的全新大型语言模型（LLM），这是一个模型系列，根据参数规模进行了划分（分为 70 亿、130 亿、330 亿和 650 亿参数不等）。
值得注意的是，其中 LaMA-13B（130 亿参数的模型）尽管模型参数相比 OpenAI 的 GPT-3（1750 亿参数） 要少了十几倍，但在性能上反而可以超过 GPT-3 模型。更小的模型也意味着开发者可以在 PC 甚至是智能手机等设备上本地运行类 ChatGPT 这样的 AI 助手，无需依赖数据中心这样的大规模设施。
目前 LLaMA 的一个精简版可在GitHub上找到，Meta 暂时还没有要公开发布完整模型和权重的计划。Meta 提供了一个登记页面，感兴趣的开发者可以申请登记，从而获得完整的代码和权重。
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LLaMA(大规模机器学习和分析)是一个先进的软件平台，是Meta 推出 AI 语言模型 LLaMA，一个有着 上百亿数量级参数的大语言模型用于大规模部署和管理机器学习模型。借助LLaMA，组织可以高效地在大型数据集上训练和部署模型，缩短投放市场的时间，并提高预测模型的准确性。 安装LLaMA是一个简单的过程，可以在内部或云中完成。该平台需要一个现代的Linux发行版和许多依赖项，包括Apache
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目录 LLaMA Overview 概述 LlamaConfig class transformers.LlamaConfig LlamaTokenizer class transformers.LlamaTokenizer LlamaTokenizerFast
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LLaMA 关于 Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter large language model https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/ github : https://github.com/facebookresearch/llam
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未来已来,大模型依据压缩模型的方式,可以在普通的PC上运行. LLaMA Facebook的LLaMA 模型和Georgi Gerganov 的llama.cpp的结合。 LLaMA，这是一组包含 7B 到 65B 参数的基础语言模型。我们在数万亿个令牌上训练我们的模型，并表明可以仅使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有和不可访问的数据集。特别是，LLaMA-13B 在大多数基准测
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学习目录 1本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型]（本博客） 2本地预训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型 3 精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（马上发布） 简介 LLaMA大部分是英文语料训练的，讲中文能力很弱。如果我们想微调训练自己的LLM模型，基于一个大规模中文语料预训练的模型比较好。目前开源项目很多，理想的项目要有以下特点： 模型开源、训练代码开源、代码
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本文向大家介绍语言模型相关面试题，主要包含被问及语言模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 语言模型的作用之一为消解多音字的问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。 目前使用kenlm（https://github.com/kpu/kenlm）训练bi-gram语言模型。bi-gram表示当前时刻的输出概率只与前一个时刻有关。即 P(X{n} | X{
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语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为$T$的文本中的词依次为$w_1, w_2, \ldots, w_T$，那么在离散的时间序列中，$w_t$（$1 \leq t \leq T$）可看作在时间步（time step）$t$的输出或标签。给定一个长度为$T$的词的序列$
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Lit-LLaMA 是一个基于 nanoGPT 的 LLaMA 语言模型的实现，支持量化、LoRA 微调、预训练。 设计原则 简单：单一文件实现，没有样板代码 正确：在数值上等同于原始模型 优化：在消费者硬件上或大规模运行 开源：无附加条件 设置 克隆仓库 git clone https://github.com/Lightning-AI/lit-llamacd lit-llama 安装依赖项 p
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alpaca是alpaca-llama工具的一部分，主要应用在词法分析算法上面，将描述词法的正则表达式集转换成为相应的DFA，然后采用DOT格式输出。
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Hyperledger Composer包含一个面向对象的建模语言，用于定义业务网络定义的领域模型。 Hyperledger Composer CTO文件由以下元素组成： 一个单一的命名空间。文件中的所有资源声明都隐含在这个命名空间中。 一组资源定义，包括资产、交易、参与者和事件。 从其他命名空间导入资源的可选导入声明。 组织和Hyperledger Composer系统命名空间 你的组织命名
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#面经#1. 简单的自我介绍 面试官建议后面上传PDF简历，因为word他那边解析出来格式是乱的，我后来共享屏幕，分享了我的简历。 2. 你在前两份实习经历中最有成就感的事情是什么？为什么？ 3. 开放性问题 你有买菜的经历吧？你可能在超市会看到卖菜的旁边会有卖水果的地方，那为什么卖水果店的很少会有卖蔬菜的？ 1）这块回答的不太好，我的回答是买菜是刚性需求，水果不是，卖水果的店就比如说大学校园里，