① Llama3 的优势技能:代码、数理逻辑、阅读理解 ② Llama3 的弱势:复杂中文指令(包括 4 步以上的数学推理) 一、Llama3模型细节 模型大小8B/70B 预训练数据量 15T token(15万亿) 后训练数据量 1M token(1千万,全人工标注) 上下文长度 8k 词表大小 128k 训练数据语种 95%英语+5%非英语(30+种语言) 时间
Llama3-8B-Chinese-Chat 是第一个基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型通过 ORPO 专门针对中文进行微调的中文聊天模型。项目作者是清华大学自动化系 LEAP 实验室三年级博士生王慎执，导师为宋世济教授和黄高教授。项目链接：https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat?continueFlag=5a1e5d88eed...
这个时候它就能够根据我们知识库提供视频地址信息检索到然后发送到后端 llama3-Chinese:8B 中文模型中实现推理了。从而打造专属个人的私有化知识库大模型了。 总结:今天主要是使用ollama+llama3-Chinese:8B中文微调模型+MaxkB来实现一个私有化大模型,其实这套方案在别的项目也都有实现,目前比较成熟的应该是我前面介绍...
一、背景早在半年前,张小白就试验过中文LIama-2(Chinese-LLaMA-Alpaca-2) 张小白:给中文LLaMA&Alpaca大模型2在Windows 11GPU上找个家而Llama-3推出之后,张小白也用ollama试用过LIama-3。当然LIama-3在支…
中文微调的多模态项目了,项目是Bunny-Llama-3-8B-V 和llava-llama-3-8b,这2个项目在huggingface上都有相应下载,模型下载地址https://huggingface.co/BAAI/Bunny-Llama-3-8B-V和https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1,结合上期模型量化技术,我们今天来测试一下这个llama3 中文版多模态技术。
本文介绍的是Llama3本地中文大模型，不需要接入网络，支持Windows、Linux、Mac三个平台，我分享的傻瓜包在Windows下基本无需配置即可使用，很适合部署到windows电脑或者Windows NAS上，方便随时使用，不像其他AI那样需要联网、注册账号等等。只是它对硬件配置有一定要求，太低端的处理器运行起来比较吃力，不需要显卡。二、...
继推出Llama3 8B中文模型后，中国联通在大模型领域再放“大招”——推出第一个支持长文本输入的中文版Llama3模型，将模型原生支持的上下文长度提高至28K。之前能够鲁迅先生6100字的短篇小说《故乡》的模型，现在可以轻松理解两万余字的中篇小说《阿Q正传》了！欢迎广大开发者体验！模型地址：Github地址：https://github...
从评测结果我们发现,Llama3-70B在代码能力上略低于GPT-4;在中文数学能力上基础难度(1-3步推理)与GPT4-Turbo,Claude3-Opus相差不多,在4-5步数学推理任务上还有一定优化空间。 2 定性分析 通过一些典型示例,对比定性分析Llama3-70B的特点。 (建议:在电脑端查看获得更好体验) ...
如果不需要局域网和远程访问，则无需进行这些设置。还有更多拓展用法，有兴趣的朋友可以自行探索，如进行模型训练、加载其他模型、执行逻辑推理脚本、更换中文界面等。三、llama3使用体验 首先，谈谈运行效率。当前的本地AI通常需要中高端显卡来加速计算，而使用CPU运行的效率通常较低。我在多种硬件上测试过，包括E3-...
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 3. 创建 Modelfile 文件 首先你要到 Hugging Face 或 ModelScope 下载 GGUF 文件，然后才是下面的安装配置。Chinese-LLaMA-Alpaca-3开源项目 ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3: 中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs) developed from Meta Llama 3 (...