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近日,由哈尔滨工业大学讯飞联合实验室推出的Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目引起了广泛关注。该项目是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期,基于Meta发布的可商用大模型Llama-2进行开发,推出了一系列全新的中文大语言模型。本文将对这个备受瞩目的开源项目进行全面介绍。 项目亮点 Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目在多个方面都有显著特色...
在使用LLaMA-2和Alpaca-2二代羊驼大模型时,需要注意保护用户隐私和数据安全。同时,也需要关注模型的伦理问题,避免产生歧视、偏见等不良影响。 总之,LLaMA-2和Alpaca-2二代羊驼大模型作为中文自然语言处理领域的佼佼者,具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。通过深入了解它们的性能、应用领域以及实际操作建议,相信广大读者...
Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型可以应用于文本分类、文本生成、机器翻译、问答系统等多个领域,为中文NLP任务提供了高效、准确的解决方案。 二、性能测评 为了全面评估Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型的性能,我们选取了多个常用的中文NLP任务进行测评。在文本分类任务中,Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型展现出了极高的准确率,尤其是在...
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自从Meta于7月19日凌晨开源了Llama2,并且可免费商用后,国内也开始了基于Llama2的中文大模型训练,并推出了相应的中文模型。 今天推荐朋友们看看其中一个比较好的中文模型: Chinese-LLaMA-Alpaca-2,它Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表,使用了大规模中文数据进行增量预训练,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力。
将chinese-alpaca-2-7b-hf的模型传到 ~/models目录下: 准备脚本: cd ~/vllm vi test_vllm.py # 导入 vLLM 所需的库 from vllm import LLM, SamplingParams # 定义输入提示的列表,这些提示会被用来生成文本 prompts = [ "[INST] <<SYS>>\nYou are a helpful assistant. 你是一个乐于助人的助手。
首先将Chinese-LLaMA-2项目的scripts/llama-cpp/chat.sh拷贝至llama.cpp的根目录。 chmod +x chat.sh ./chat.sh weights_gguf/ggml-model-q4_0.gguf '请列举5条文明乘车的建议' 4、本地部署Chinese-LLaMA-2与chinese-alpaca-2对比问答方面差异
本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发,是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目,开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表,使用了大规模中文数据进行增量预训练,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力,相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关...
羊驼Alpaca v2.9.2 插件是一款非常强大的Photoshop插件,继Stable Diffution和Midjourney,号称PS的AI绘画插件天花板,带有最新的V3模型,可以轻松地完成文本转图像功能、上色素描图、线稿等任务是设计师和艺术家的好帮手。 此版本优化了Ai模型,使用更加流畅!AI填充效果提升很大,可直接免费使用AI功能,以轻松地完成文本转图像...