LLMs模型速览下(BLOOM、 FLAN、LLaMA、Alpaca)

LLaMA系列，Meta AI的研究，针对不同推理预算提供了一系列模型，从7B到65B参数，通过在更多数据上训练，达到了与顶级LLMs相当的性能。模型结构上进行了改进，并强调了训练效率和计算优化的重要性。Alpaca，由斯坦福大学开发，基于LLaMA进行52K指令跟踪微调，不仅性能接近GPT-3.5，而且成本低廉，有助于学术...

LLaMA系列，如LLaMA、Alpaca，关注模型大小和数据训练的关系，通过优化训练策略，如在更多的数据上训练，实现高性能但成本更低的模型。LLaMA模型通过Transformer decoder结构进行了改进，并且通过指令微调进一步增强了性能。Alpaca是一个7B参数的低成本模型，经过指令跟踪微调，表现出与GPT-3.5相当的能力。总的...

1. Alpaca：斯坦福大学的研究人员开发的基于LLaMA指令微调的模型，用较少资源达到与大模型相似的性能。- 发布日期：2023年3月13日 - 参考：crfm.stanford.edu/2023/...2. BLOOM：Hugging Face与BigScience Workshop合作的开源LLM，后被Meta的LLaMA模型取代。- 发布日期：2022年7月6日 - 参考：bigsci...

在信息爆炸的时代，大语言模型（LLMs）以其强大的文本生成能力引起了全球瞩目，但同时也面临着准确性与幻觉的挑战。为提升其可信度，《Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations》这一研究论文探讨了如何让LLMs生成带引证的文本，引入了评估基准ALCE，着重于流畅性、正确性和引用质量...

LLMs通过直观的聊天界面与人类交互，迅速在公众中普及。然而，由于训练LLMs所需计算资源巨大，仅少数公司具备开发能力。已有的开源预训练LLMs，如BLOOM、LLaMa-1和Falcon，虽性能接近闭源产品，但无法完全替代像ChatGPT、BARD和Claude等经过微调以满足人类偏好的闭源模型。为解决这一问题，Meta AI发布了Llama...

大模型与性能的权衡 大型预训练模型，如LLaMA、Alpaca、GPT4ALL和Vicuna，特别是Vicuna-13B，它们在零样本任务中的表现令人瞩目，尤其是在与OpenAI ChatGPT和Google Bard的比较中。Code Representation Prompt展示了最优性能，模型规模越大，性能往往越佳。对齐技术的运用显著提高了模型的效率，而LLMs倾向于...

在技术领域，大型语言模型（LLMs）已成为不可或缺的工具，展现出与人类媲美的性能，涵盖文本生成、代码编写和翻译等任务。然而，部署和本地运行这些模型往往需要复杂的技术知识和资源。这时，ollama这个工具应运而生，旨在简化这一过程。ollama是一款轻量级框架，专为简化LLM本地部署和操作而设计。它允许...

AutoGPTQ 使用起来相对容易，提供对大多数 Huggingface LLM 模型的量化方案，包括 LLaMa 架构系列模型、bloom、moss、falcon、gpt_bigcode 等。AutoGPTQ 可以直接加载 GPTQ-for-LLaMa 的量化模型，并提供更多的量化加载选项，如是否采用fused_attention，配置CPU offload等。在 4090 上测试，AutoGPTQ 的...

开源、现代化设计的 ChatGPT/LLMs 聊天应用与开发框架，支持语音合成、多模态、可扩展的插件系统，一键免费拥有你自己的ChatGPT/Gemini/Ollama 应用。多模型服务商支持：在 LobeChat 的发展中，为了满足社区需求，我们拓展了对多种模型服务商的支持，提供丰富多样化的会话选择。已支持的模型服务商包括：本...