Llama

背后的过程包括了模型的全面解析在线体验微调部署等这份资源汇总将带您深入了解其内涵。

”

开源且可以商用》后不少朋友们对开源模型LLaMA2比较感兴趣。

LLaMA

上直接获取https://hf.co/models?o***rllama-2

https://ai.meta.com/static-resource/responsible-use-guide/

在线体验

朋友们可以在下面几个在线网址用对话的方式体验已经部署好的LLaMA2不过回复基本是英文即使强制它使用中文回答或者将回复翻译成中文效果也不尽如人意。

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HuggingChat

是一个基于公开可获取网络数据训练的基础大语言模型。

同时Meta

Chat

初始的Chat模型是SFT有监督调优模型。

随后LLaMA-2-chat

通过人类反馈强化学习RLHF逐步演化。

在RLHF过程中采用了拒绝采样和近端策略优化PPO等技术对聊天机器人进行进一步调优。

目前Meta

仅公开了RLHF模型的最新版本v5。

下面有一些资料是关于Llama

Llama

https://arxiv.org/abs/2307.09288

对开源大语言模型Llama

https://www.interconnects.ai/p/llama-2-from-meta

Llama

https://www.youtube.com/watch?vzJBpRn2zTco

模型评测

在许多外部基准测试上都优于其他开源语言模型包括推理、编码、熟练程度和知识测试”。

Hugging

https://hf.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard

Meta

看了一下这个只是对国外的开源模型的对比没有国内中文的模型也没有闭源的ChatGPTBardClaude。

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怎么和

进行有效互动用户需要提供适当的提示词以获得合乎逻辑且有帮助的回复。

Meta

单轮对话

https://hf.co/papers/2307.09288

Llama

https://gpus.llm-utils.org/llama-2-prompt-template/

如何训练

https://www.philschmid.de/instruction-tune-llama-2

Amazon

https://www.philschmid.de/sagemaker-llama2-qlora

PEFT

https://hf.co/blog/zh/llama2#fine-tuning-with-peft

Meta

https://github.com/facebookresearch/llama-recipes/tree/main

在本地机器上微调

https://www.youtube.com/watch?v3fsn19OI_C8

如何部署

https://github.com/ggerganov/llama.cpp

使用文本生成接口与推理终端来部署

https://hf.co/blog/llama2#using-text-generation-inference-and-inference-endpoints

Amazon

https://www.philschmid.de/sagemaker-llama-llm

Mac

https://gist.github.com/adrienbrault/b76631c56c736def9bc1bc2167b5d129

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https://www.philschmid.de/llama-2

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