羊驼是一种哺乳动物,属于骆驼科,主要分布在南美洲的安第斯山脉地区。羊驼是一种温顺而友好的动物,具有柔软的毛皮和长而弯曲的脖子。它们通常被用于农场工作、旅游观光和纺织品生产。
关于羊驼是否有onReady表格,羊驼本身是一种动物,并没有与表格相关的概念。因此,羊驼没有onReady表格。
如果您对云计算、IT互联网领域的其他问题感兴趣,我很乐意为您提供相关的信息和帮助。
这款开源人工智能模型,你可以进行微调、蒸馏并在任何地方部署。最新的指令调优模型有8B、70B和405B版本可供选择。
想要解决有两个思路,一是给羊驼的每一份数据加上作用域,但本质上羊驼还是继承了两份数据。二是通过虚继承的方式,使羊驼仅继承一份数据。
选自Medium 作者:Joy Zhang 机器之心编译 充值之前,建议你先学会「调教」 DALL·E 2。 2022 年,DALL·E 算是火出圈了。 4 月初,OpenAI 的开创性模型 DALL·E 2 登场,为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt,DALL·E 2 就可以生成全新的图像,这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来。 很多人都迫不及待地上手试试——博主 Joy Zhang 在 5 月初注册了候补名单,并在 7 月底获得了访问权限。在测试期间
如果你是 B 站用户,那你肯定知道“羊驼 - 阿花”这个人气主播,它是一款由“虚拟偶像女团 A-SOUL”背后的虚拟娱乐公司“枝江娱乐”打造的一款 AI 主播产品,其动物的外形 + 萝莉声线,一经推出便迅速走红网络,甚至一跃成为 B 站人气 Top2 的流量 AI 明星。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 从Meta的LLaMA发展出的羊驼家族一系列大模型,已成为开源AI重要力量。 但LLamA开源了又没全开,只能用于研究用途,还得填申请表格等,也一直被业界诟病。 好消息是,两大对标LLaMA的完全开源项目同时有了新进展。 可商用开源大模型来了,还一下来了俩: MosaicML推出MPT系列模型,其中70亿参数版在性能测试中与LLaMA打个平手。 Together的RedPajama(红睡衣)系列模型,30亿参数版在RTX2070游戏显卡上就能跑。 对
与此同时,之前发布的70亿以及30亿参数版本也完成了1T token的训练,并发布PyTorch和JAX权重。
概念: 两个派生类继承同一个基类,又有某个类同时继承这两个派生类。这种继承被称为菱形继承,或者钻石继承
如果说php是最好的语言,那么golang就是最并发的语言。 支持golang的并发很重要的一个是goroutine的实现,那么本文将重点围绕goroutine来做一下相关的笔记,以便日后快速留恋。
idea 报Type parameter ‘T’ hides visible type ‘org.apache.poi.ss.formula.functions.T’ 啥意思?就是说有一个具体的类或者接口了,在包"org.apache.poi.ss.formula.functions"包下,不得不感叹这名字是起的真随意呀[此处省略一万匹羊驼],来看看这个一万头羊驼的类或接口长傻样
PHP 是一门托管型语言,在 PHP 编程中,程序员不需要手工处理内存资源的分配与释放(使用 C 编写 PHP 或 Zend 扩展除外),这就意味着 PHP 本身实现了垃圾回收机制(Garbage Collection)。在 PHP 官方网站可以看到对垃圾回收机制的介绍。
项目地址:https://github.com/epfl-dlab/llm-latent-language
要搞大模型AI助手,像ChatGPT一样对齐微调已经是行业标准做法,通常分为SFT+RLHF两步走。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】Meta的LLaMA模型开源,让文本大模型迎来了Stable Diffustion时刻。今天,斯坦福发布了一个由LLaMA 7B微调的模型Alpaca,训练3小时,性能比肩GPT-3.5。 一觉醒来,斯坦福大模型Alpaca(草泥马)火了。 没错,Alpaca是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型,仅用了52k数据,性能约等于GPT-3.5。 关键是训练成本奇低,不到600美元。具体花费如下: 在8个80GB A100上训练了3个小时,
它能帮你搞定数据收集、写代码等一系列操作,你要做的就是用人话描述你要什么,然后坐等即可。
LangChain是一个开源AI工具包,于去年10月推出,用于组合模型。他们使使用工具、调用API以及利用强大的预先训练的生成模型变得更加容易。他们正在筹集资金,以更好地实现其安全、检索和整合到更广泛的 ML 生态系统的目标。
梦晨 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一夜之间,大模型界又炸出个big news! 斯坦福发布Alpaca(羊驼,网友口中的“草泥马”): 只花100美元,人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型,效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5(text-davinci-003)。 而且还是单卡就能运行的那种,甚至树莓派、手机都能hold住! 还有一个更绝的“骚操作”。 研究所涉及到的数据集,是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。 所以整个过程下来,就等
作者是OpenAI创始成员Andrej Karpathy,他把这个项目叫做Baby LLaMA 2(羊驼宝宝)。
我们可以发现,定义这些类时,下级别的成员除了拥有上一级的共性,还有自己的个性。这个时候我们就可用继承的技术减少重复代码。 继承的基本语法 如很多网站中都有公共的头部,公共的底部,公共的左侧列表,只有中心内容不同,接下来用普通写法和继承写法来实现网页(我以CSDN的网页为例)中的内容,看一下继承存在的意义以及好处
定义类时,下级别的成员除了拥有上一级的共性,还有自己的特性,就可以考虑使用继承的技术,减少代码的重复
鱼羊 编辑整理 量子位 | 公众号 QbitAI 2000块,调教出一个达到ChatGPT九成功力的开源大模型。 还是被GPT-4亲自盖章认证实力的那种。 这事儿,一群主要来自加州大学伯克利分校的研究人员做到了。 如图中所见,这个模型名叫Vicuna (小羊驼)。 没错,熟悉的配方,熟悉的味道 。Vicuna同样是基于Meta开源的LLaMA大模型(大羊驼)微调而来。 与此前斯坦福大学基于LLaMA的Alpaca(还是羊驼)不同的是,尽管也薅了ChatGPT羊毛——用了ChatGPT生成的数据,但Vic
机器之心报道 机器之心编辑部 平替再平替,可以在消费级 GPU 上运行的 Koala 模型能实现 ChatGPT 一半的性能。 自从 Meta 发布并开源了 LLaMA 系列模型,来自斯坦福大学、UC 伯克利等机构的研究者们纷纷在 LLaMA 的基础上进行「二创」,先后推出了 Alpaca、Vicuna 等多个「羊驼」大模型。 羊驼已然成为开源社区的新晋顶流。由于「二创」过于丰富,生物学羊驼属的英文单词都快不够用了,但是用其他动物的名字给大模型命名也是可以的。 最近,UC 伯克利的伯克利人工智能研究院(BA
机器之心报道 机器之心编辑部 OpenAI 的强大模型们,被开源社区复刻得差不多了。 过去几个月,OpenAI 的 ChatGPT 彻底改变了聊天机器人领域的格局,也成为其他研究赶超的对象。 以 Meta 开源 LLaMA(直译为「大羊驼」)系列模型为起点,斯坦福大学等机构的研究人员先后在其上进行「二创」,开源了基于 LLaMA 的 Alpaca(羊驼)、Alpaca-Lora、Luotuo(骆驼)等轻量级类 ChatGPT 模型,大大降低了这类模型的研究、应用门槛,训练、推理成本一再降低。 由于「二创」过
这是开源大模型最新成果,来自羊驼家族的又一重磅成员——华盛顿大学原驼(Guanaco)。
如下图所示,经过GSM8k数据集测试,WizardMath数学能力直接击败了ChatGPT、Claude Instant 1、PaLM 2-540B等一众大模型——
Mata新方法仅用少量种子数据,就构建了一个高质量的指令遵循( instruction following)语言模型。
继元链星系、加密羊驼之后,又一款区块链游戏《细胞进化》也上线了。据悉这款区块链游戏,由主创人Ling一个人独立开发,只用了10天左右的时间。
Hi,艾瑞巴蒂! 这里是 6 月 13 日的每日1句话新闻晚报,只需1分钟,看看全球最热、最新的区块链新闻。 实时币价:BTC $6540 ETH $489.53 EOS $10.02(数据来源:
EFFICIENT AND EFFECTIVE TEXT ENCODING FOR CHINESE LL AMA AND ALPACA
他们开发了一个叫做MathCoder的大模型,数学能力直接在竞赛级“题库”Math上超过GPT-4。
机器之心报道 编辑:小舟、马梓文 平替不止模型,RLHF也有平替了。 2 月底,Meta 开源了一个大模型系列 LLaMA(直译为羊驼),参数量从 70 亿到 650 亿不等,被称为 Meta 版 ChatGPT 的雏形。之后斯坦福大学、加州大学伯克利分校等机构纷纷在 LLaMA 的基础上进行「二创」,陆续推出了 Alpaca、Vicuna 等多个开源大模型,一时间「羊驼」成为 AI 圈顶流。开源社区构建的这些类 ChatGPT 模型迭代速度非常快,并且可定制性很强,被称为 ChatGPT 的开源平替。 然
今天突然接到某PM的求救,说微信支付到应用的请求一直返回502,于是初步了解完情况后,就进入了问题排查阶段。
近日,卡内基梅隆大学和safe.ai共同发表的一项研究表明,大模型的安全机制可以通过一段神秘代码被破解。
最终性能超越650亿的LLaMA,以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。
昨天凌晨,相信很多人都被 Meta 发布的 Llama 2 刷了屏。OpenAI 研究科学家 Andrej Karpathy 在推特上表示,「对于人工智能和 LLM 来说,这确实是重要的一天。这是目前能够把权重提供给所有人使用的最为强大的 LLM。」
起因是我换了一个jar包,导致的这个错误。后来我把jar包替换回原来的jar包,依然报这个错误。不管是Rebuild 还是clean都不好使。
这是一组由 Meta 开源的大型语言模型,共有 7B、13B、33B、65B 四种版本。其中,LLaMA-13B 在大多数数据集上超过了 GPT-3(175B),LLaMA-65B 达到了和 Chinchilla-70B、PaLM-540B 相当的水平。
总的来说,卷积网络的可解释性一直是一个很重要的问题,你要用人工智能去说服别人,但是这是一个“黑箱”问题,卷积网络运行机理是一个black box,说不清楚内在逻辑。
LLM Agent中间插个队,总结下指令微调、对齐数据相关的方案,已经凑够7篇论文可以召唤神龙啦!Data-Centric的观点比较一致:指令微调也就是对齐阶段的数据质量>>数量,少量+多样+高质量的对齐数据,就能让你快速拥有效果杠杠的模型。注意以上三者是充分必要关系,不是说数据越少越好,是三者的有机统一。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】OpenAI再次开源,是科技大厂的「施舍」还是开源社区的「救赎」? 就在刚刚,根据The Information的最新爆料,OpenAI即将发布一款全新的开源大语言模型。 虽然目前还不清楚,OpenAI是不是打算利用即将开源的模型,来抢占Vicuna或其他开源模型的市场份额。 但几乎可以肯定的是,新模型的能力大概率无法与GPT-4甚至GPT-3.5相竞争。 毕竟,270亿美元的估值也决定了,OpenAI最先进的模型将会被用于商业目的,
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT、AutoGPT能干那么些事,好想知道大模型啥时候才能看病,救我本人狗命? 带视觉的多模态医学基础大模型,它来啦~ 名为Visual Med-Alpaca,官宣即开源。 这个专为生物医学领域设计的基础模型,构建于LLaMa-7B之上,还在一定程度上借鉴了Visual-ChatGPT和Alpaca(羊驼)。 因为参数量相对较小,所以使用单个消费级GPU就能轻松部署和运行。 给小羊驼披上白大褂的背后团队,主要成员来自剑桥大学语言技术实验室(C
机器之心报道 机器之心编辑部 Alpaca-LoRA 将微调类 ChatGPT 模型的算力需求降到了消费级,训练个自己的中文对话模型真就没那么难了。 2023 年,聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营:「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。 ChatGPT 功能强大,但 OpenAI 几乎不可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳,但不少人都在做开源方面的努力,比如前段时间 Meta 开源的 LLaMA。 LLaMA 是一系列模型的总称,参数量从 70 亿到 650 亿不等,其中,130 亿参数的 LLaM
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI OpenAI终于要“Open”了! 最新爆料,他们正准备发布全新的开源语言模型。 GPT-2之后,这尚属四年来首次。 不少网友戳戳手表示期待:这是要发自己的开源平替了吗? 毕竟目前最好的开源模型与GPT-4还相差较远。仅参数这方面,一个200亿,一个1.3 万亿个,就差了三个数量级。 OpenAI要Open了 既然如此,那么OpenAI此举“会改变整个大模型的竞争格局吗?”。 不少网友表示,首当其冲的可能就是LLaMA大模型即羊驼家族。 毕竟Chat
指令微调对于训练llm的能力至关重要,而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中,我们提出在微调正向传递的过程中,在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声,论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果,通常有很大的优势,而不需要额外的计算或数据开销。
本文为CDA作者青菜原创文章,转载请注明来源 编者按:CDA作者青菜将在近期发布「Excel简化办公」系列文章,本文是第二篇;更多精彩请持续关注~ 今天午饭后和财务妹子聊天,给我抱怨说,最讨厌发工资,
作者:Joy Zhang 翻译:陈超校对:赵茹萱 本文约3000字,建议阅读8分钟本文介绍了作者使用DALL·E 2生成了美洲驼灌篮的逼真版图片的过程。 是的,这是一只美洲驼灌篮。一份对DALL·E 2封闭测试版试验的过程、限制以及学习内容的总结。 美洲驼打篮球,DALL·E 2生成 自从我第一次看到那幅人工生成的“柴犬便当盒”(https://twitter.com/hardmaru/status/1522166259890151424)图像时,我就一直在死磕DALL·E 2。 哇哦,现在已经是颠覆性
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】从零打造ChatGPT,AI从业者大团结! Meta AI开源的大羊驼LLaMA模型彻底点燃了开源社区的热情,并在此基础上相继开发出了各种类ChatGPT的羊驼Alpaca, Vicuna等。 但Meta只是开源了LLaMA的权重,训练用到的数据集并没有开源出来,对于那些想从头开始训练LLaMA的从业者来说,目前还没有开源方案。 最近,由Ontocord.AI,苏黎世联邦理工学院DS3Lab,斯坦福CRFM,斯坦福Hazy Research 和蒙特
新版本刚发布没多久,就遭到了LSTM之父Jürgen Schmidhuber的炮轰。
未必所有人都知道Llama是什么。Llama是买它AI(MetaAI)推出来的开源大语言模型,所谓开源,主要是指开放模型结构和权重文件,有了这些,既可以直接使用模型能力,也可以搞二次开发。
来源:美团技术团队 本文约13000字,建议阅读20+分钟 本文介绍了本地生活综合性需求图谱的背景、体系设计和涉及的算法实践,并展示了在美团多个业务线的应用落地,希望给大家带来一些帮助或启发。 本地生活综合性需求图谱(GENE: lifestyle GEneral NEeds net),是从用户需求视角出发,深入挖掘本地生活场景下用户多样化的需求,并将其与多行业、多类型的供给形成关联的知识图谱,旨在提升平台供需匹配效率,助力业务增长。 本文介绍了本地生活综合性需求图谱的背景、体系设计和涉及的算法实践,并展示
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