🎯中文优化:我们致力于在Llama2模型的中文处理方面进行优化,探索适用于中文的最佳实践,以提升其性能和适应性。 💡创新交流:我们拥有一支富有创造力和经验的社区成员团队,定期组织线上活动、技术研讨和经验分享,促进成员间的创新交流。 🌐全球联结:我们欢迎来自世界各地的开发者加入社区,构建一个开放、多元化的学习和...
pythonmachine-learningaipytorchllamafinetuningllmlangchainvllmllama2 UpdatedApr 17, 2025 Jupyter Notebook h2oai/h2ogpt Star11.8k Code Issues Pull requests Private chat with local GPT with document, images, video, etc. 100% private, Apache 2.0. Supports oLLaMa, Mixtral, llama.cpp, and more. ...
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)。 虽然它只有1500万参数,下载下来也只有58MB,但是已经能流畅讲故事。 所有推理代码可以放在C语言单文件上,没有任何依赖,除了能在笔记本CPU上跑,还迅速被网友接力开发出了各种玩法。 llama.cpp的作者Georgi Gerganov搞出了直接在浏览器...
【#GitHub热门# GPT4里套娃LLaMA2#,OpenAI创始成员周末爆改「羊驼宝宝」】大神仅花一个周末训练微型LLaMA 2,并移植到C语言。推理代码只有500行,在苹果M1笔记本上做到每秒输出98个token。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)。虽然它只有1500万参数,下载下来也只有58MB,但是...
llama2 在线尝试:https://huggingface.co/spaces/lmz/candle-llama2 leta=Tensor::randn(0f32,1.,(2,3),&Device::Cpu)?;letb=Tensor::randn(0f32,1.,(3,4),&Device::Cpu)?;letc=a.matmul(&b)?;println!("{c}"); GitHub 地址→https://github.com/huggingface/candle ...
Colossal-AI作为全球最大、最活跃的大模型开发工具与社区,以当前被最广泛使用的LLaMA为例,提供开箱即用的650亿参数预训练方案,可提升训练速度38%,为大模型企业节省大量成本。 开源地址:https://github.com/hpcaitech/ColossalAI LLaMA点燃开源热情 Meta开源的7B~65B LLaMA大模型进一步激发了打造类ChatGPT的热情,并由...
星爵：诸如GPT、Bard、Claude和LLaMA这样的大模型可以产生海量向量嵌入数据来表达复杂的语义关系，但模型本身的存储空间有限，无法持久保存这些数据。向量数据库就像一块外置的记忆块，可以长期存储这些数据，供模型随时调用。向量数据库在LLM领域的应用主要可以分为以下几类:1、管理私有数据和知识库 开发者可以方便高效地...
StarCoder2–15B在StarCoder2模型中是最佳的,并在许多评估中与其他33B+模型相匹配。StarCoder2–3B的性能与StarCoder1–15B相当 训练时使用了1024 x H100 NVIDIAGPU 所有模型均具有商业友好的许可证 StarCoder2的能力(特别是15B模型)在性能指标中明显优于其他相同尺寸的模型,并且与CodeLlama-34B相匹配。
在 MMLU、CMMLU、GSM8K 等基准测试中，百川智能的两个模型都比 LLaMA 2 的分数要高一些，且在“中文通用”部分优势较大。▲ 7B 参数模型的 Benchmark 成绩 ▲ 13B 参数模型的 Benchmark 成绩 Baichuan2-7B 和 Baichuan2-13B 不仅对学术研究完全开放，开发者也仅需邮件申请获得官方商用许可后，即可以免费商用。
StarCoder2–15B在StarCoder2模型中是最佳的,并在许多评估中与其他33B+模型相匹配。StarCoder2–3B的性能与StarCoder1–15B相当 训练时使用了1024 x H100 NVIDIA GPU 所有模型均具有商业友好的许可证 StarCoder2的能力(特别是15B模型)在性能指标中明显优于其他相同尺寸的模型,并且与CodeLlama-34B相匹配。