浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Qwen2微调：医疗大模型
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Qwen2微调：医疗大模型 引言 近年来，大规模预训练语言模型（如LLaMA）在自然语言处理任务中取得了显著的成功。LLaMA-Factory是一个针对LLaMA模型的微调工具，旨在简化和优化模型微调的过程。本文将详细探讨如何使用LLaMA-Factory对Llama3进行微调，以解决特定的下游任务。 LLaMA-Factory简介 LLaMA-Factor...
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调 引言 近年来，大规模预训练语言模型（如LLaMA）在自然语言处理任务中取得了显著的成功。LLaMA-Factory是一个针对LLaMA模型的微调工具，旨在简化和优化模型微调的过程。本文将详细探讨如何使用LLaMA-Factory对Llama3进行微调，以解决特定的下游任务。 LLaMA-Factory简介 LLaMA-Factory是一个开...
Llama3微调后合并：推动自然语言处理的新进展
Llama3微调后合并：推动自然语言处理的新进展 随着人工智能技术的飞速发展，语言模型的能力与应用范围持续拓展。其中，LLaMA系列模型凭借其卓越的性能和灵活的微调能力，受到了广泛关注。最近，LLaMA 3的发布和其微调后合并的研究，为自然语言处理领域带来了新的机遇与挑战。 微调的重要性 微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务或数据集的训练过程。LLaMA 3的微调不仅能够进一步优化模型的性能，还能够...
Llama 3.2——同时具备文本和图像处理功能的开源模型
引言 Meta 近期推出了 Llama 3.2是其 Llama 系列的最新款 大语言模型， 是开源生成式 AI 生态系统演进的重要进展。此次升级在两个维度上扩展了 Llama 的功能。一方面，Llama 3.2 允许处理多模态数据（集成图像、文本等），使高级 AI 功能更容易被更广泛的受众所使用。另一方面，它拓宽了其在边缘设备上的部署潜力，为实时设备端 AI 应用创造了令人兴奋的机会。在本文中，我们将探讨...
LLaMA 3 和 OpenAI有哪些相同点和不同点？
LLaMA 3（Meta 的 LLaMA 系列）和 OpenAI 的模型（如 GPT 系列）都是先进的 大语言模型（LLMs），它们在训练、应用场景和能力上有很多相似之处，但也存在显著的不同点。以下是一些关键相同点和不同点： 相同点： 1、语言模型架构： 两者都基于 Transformer 架构，这是一种用于处理自然语言的神经网络架构，能够高效处理长序列文本。 都可以用于文本生成、问题解答、翻译、对话等任...
Llama 3.2 使用指南：工作原理及示例
Meta AI 宣布发布 Llama 3.2，该版本引入了系列中的首批多模态模型。Llama 3.2 专注于两个关键领域： 启用视觉的大型语言模型（LLM）：11B 和 90B 参数的多模态模型现在可以处理并理解文本和图像。 为边缘和移动设备设计的轻量级 LLM：1B 和 3B 参数模型旨在轻量化和高效，允许它们在边缘设备上本地运行。 在本文中，我将梳理要点，重点介绍新的 Llama 3.2 模型的关键方...
LLaMA: 开源大语言模型的革新者
今天给大家分享一篇论文《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》，这篇论文介绍了一系列开源且高效的基础语言模型LLaMA（Large Language Model Meta AI），并展示了它们如何在较小的参数规模下，仍能与当前最先进的大模型相媲美。论文中最引人注目的是，LLaMA-13B在规模比GPT-3小十倍的情况下，性能却超越了GPT-3...
Llamam-omni：低延迟与高质量语音交互的创新语言模型
目录 引言一、LLaMA-Omni 的背景与意义二、LLaMA-Omni 的技术架构三、数据集构建与训练策略四、实验与评估五、优势与应用前景六、快速开始实践1. 克隆代码2. 安装包3. 安装fairseq4. 安装flash-attention5. 下载预训练模型6. 启动Gradio Web服务器7. 访问Web界面 结语 引言 在当今人工智能飞速发展的时代，大型语言模型如雨后春笋般涌现，为我们的生活...
LLaMa-Factory入门教程
LLaMa-Factory是一个基于人工智能技术的开源项目，专为大型语言模型（LLMs）的微调而设计。它提供了丰富的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景。以下将详细介绍如何使用LLaMa-Factory： 一、安装与准备 环境配置： 确保你的开发环境中安装了Python 3.9或更高版本。建议使用至少具有24GB显存的GPU实例，如NVIDIA A100...
使用Docker+ollama部署大模型
试 Docker 命令 运行 docker run hello-world 命令，检查是否可以在没有 sudo 的情况下成功运行 Docker 命令。 docker run hello-world Ollama Docker image的配置 配置和安装 NVIDIA Container Toolkit 这是一个用于在 Docker 中支持 NVIDIA GPU 的工具 # Configure the re...