论文大纲引言简要介绍大模型（深度学习模型）的概念及其在各个领域的应用。阐述参数（Parameters）在大模型中的重要性，以及它们如何影响模型的性能。引出主题：探讨7B、13B、175B等参数规模的大模型。第一部分：大模型的参数规模定义“B”代表的意义（Billion/十亿）。解释7B、13B、175B等

原文链接：（更好排版、视频播放、社群交流、最新AI开源项目、AI工具分享都在这个公众号！）1.1kStar！天工Skywork-13B：性能全面超越LLaMA2、0门槛商用、消费级显卡进行部署和推理！

1.背景本qiang~这两天接了一个任务，部署几个开源的模型，并且将本地经过全量微调的模型与开源模型做一个效果对比。部署的开源模型包括：星火13B，Baichuan2-13B,ChatGLM6B等其他两个模型基于transformers架构封装，因此推理服务启动还是十分丝滑，但星火13B是基于Megatron-DeepSpeed框

NL2SQL实践系列(1)：深入解析Prompt工程在text2sql中的应用技巧NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进

医疗大模型：数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策，为未来医疗服务提供全新可能性1.指令数据集构建目前大多数开源的ChatLLM项目使用的是其他模型（如：ChatGPT）生成的指令数据，其不可避免的存在数据幻想的问题，数据幻想问题将严重影响LLM在实际场景中的应用

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探秘SuperCLUE-Safety：为中文大模型打造的多轮对抗安全新框架进入2023年以来，ChatGPT的成功带动了国内大模型的快速发展，从通用大模型、垂直领域大模型到Agent智能体等多领域的发展。但是生成式大模型生成内容具有一定的不可控性，输出的内容并不总是可靠、安全和负责任的。比如当用户

写在前面事实证明，在部分情况下，依然有开启deepspeed的必要性这是上一篇文章，讲述使用双卡/8卡3090微调llama2-70B/13B模型-AlphaInf-博客园(cnblogs.com)但这一篇文章，存在下面的几个问题：如果训练的数据的seq_len过长，那么很有可能出现OOM，无法训练长的数据如果需要调的参数

背景在过去的一年，ChatGPT的崛起彻底改变了我们与AI的交互方式。它不再是被动的信息提供者，而是成为了一个可以与我们自由交流、分享知识的伙伴。无论是生活中的琐事，还是工作中的难题，ChatGPT都能给出有价值的建议和信息。同时，ChatGPT也在各个领域引发了深远的变革。在教育领域，Chat

写在前面原生的tigerbot似乎并不支持函数调用，于是我来支持一下 数据集我在huggingface上找了个英文的数据集https://huggingface.co/datasets/sadmoseby/sample-function-call这里面包含了1k组的函数调用，这个数据集的特点如下:1.包含有单个/多个/没有函数调用的情形2.

写在前面本篇博文将会教大家如何在消费级的设备（或者各种超级便宜的洋垃圾上）实现13B/70B等无法在单张消费级显卡上加载（但可以在一台机器上的多张卡上加载）的模型的微调。由于绝大部分做实验，仅要求实现推理，或者在微调时没有资源上到全量/13B+级别的真·大模型的微调，没有涉及到将一

引言在人工智能领域，模型的性能一直是衡量其价值和应用潜力的关键指标。近日，一个新的里程碑被设立：MistralAI发布了其最新模型Mistral7B，它在众多基准测试中全面超越了Llama213B模型，标志着AI技术的一个重大进步。Mistral7BvsLlama213BMistral7B的发布，不仅是一次技术上的突破

近年来，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步，其中最引人注目的成就之一是基于Transformer架构的预训练语言模型。这些模型，如GPT-3，在各种NLP任务中都取得了突破性的成果，包括问答系统。然而，尽管这些模型具有强大的性能，但它们通常需要大量的计算资源和数据来进行训练，这限制了它们的可扩

当前加速框架层出不穷，到底哪个能一统天下未可知，那在当前阶段我们加速大模型该选取哪个框架呢。目前存在的大模型加速框架：VLLM，TGI,FasterTransformer,DeepSpeed-MII,FlexFlowServer,LMDeploy等等等等。但是这些框架大部分支持的模型都很少，或只支持英文模型，支持中文模型的更少，目前

LangChain开发环境准备-AI大模型私有部署的技术指南今天开始小智将开启系列AI应用开发课程，主要基于LangChain框架基于实战项目手把手教大家如何将AI这一新时代的基础设施应用到自己开发应用中来。欢迎大家持续关注当下在AI应用开发领域，LangChain框架可以说是唯一选择。然而，上

Ziya-LLaMA-13B模型在GPU上部署Ziya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。1.部署准