模型地址https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct简介通义千问新一代开源模型Qwen2.5，旗舰模型Qwen2.5-72B性能超越Llama405B，再登全球开源大模型王座。Qwen2.5全系列涵盖多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型，每个尺寸都有基础版本、指令跟随版本

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    RAG在大模型时代，被寄予了厚望，但在近一年多各大小公司的实施过程中，其效果远没有抖音中宣传的那么振奋人心，其原因是多方面的。这篇文章就RAG中的一个弱项--局部性来展开讨论。一、RAG原理       图1描述了RAG的原理，用户输入了一个指令Instruct，RAG将其与Docu

探索Llama-3.1-8B-Instruct模型的越狱过程，即解除其限制，以实现更为灵活的使用，涉及对模型的行为约束、输入输出过滤器及整体指令的定制化调整。Llama模型家族由Meta研发，通常带有一定的指令集和约束，以确保其安全、可靠地运行，尤其是在指令模型中，这些限制可能会抑制其生成内

中文Mixtral大模型:开启中文大规模语言模型新篇章近年来,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的语言理解和生成能力。然而,大多数主流LLMs主要针对英语进行训练,在中文等其他语言上的表现相对较弱。为了推动中文大模型的

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Nvidia悄然推出了一款新型人工智能模型，名为Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct，表现出色，已经超越了OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude3.5，标志着人工智能领域竞争格局的重大变化。这款模型在知名AI平台HuggingFace上发布，虽然没有太大的宣传，但其卓越的性能迅速引起

阿里云发布Qwen2.5 系列模型，最新发布的Qwen2.5系列中包括普通的大语言模型(LLM)以及针对编程和数学的专用模型：Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math。包括：Qwen2.5:0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72BQwen2.5-Coder:1.5B、7B和32B（即将发布）Qwen2.5-Math:1.5B、7B和72

1.概述论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.12186源码地址：https://github.com/qwenlm/qwen2.5-coderQwen2.5-Coder是其前身CodeQwen1.5的重大演进，专门设计用于执行代码生成和代码修改等编程相关任务。该系列包括两个型号，参数分别为15亿（15亿）和70亿（70亿）。2.算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、步骤1.LMstudio加载模型2.启动api服务3.修改continue配置文件4.测试二、总结一、步骤1.LMstudio加载模型根据需求设置系统提示词，根据设备显卡和模型大小设置上下文长度和n_gpu_la

一、前言  本篇文章将在v100单卡服务器上，使用unsloth去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。  使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下

Base/chat/instructhttps://blog.csdn.net/qq_43127132/article/details/140447880大模型库中的base、chat、instruct和4bit通常指的是不同类型或配置的预训练语言模型。它们的区别主要在于训练目标、用途和模型参数的精度。以下是对这些术语的解释：1.Base模型(base)   

前言家人们！微软又用爱发电了！一觉醒来，微软发布了最新的小模型三兄弟：Phi-3.5-MoE-instructPhi-3.5-mini-instructPhi-3.5-vision-instruct三兄弟的表现可以说是相当的不错，其中，Phi-3.5-MoE在基准测试中击败了Llama3.18B、Mistral-Nemo-12B，Gemini1.5Flash。在推理能力方面它也优

一、前言  本篇文章将使用ms-swift去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调  LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。 是一种有效的自适应

DBRXInstructonAMDGPUs—ROCmBlogs在这篇博客中，我们展示了DBRXInstruct，这是由Databricks开发的一个专家混合大型语言模型，在支持ROCm的系统和AMDGPU上运行。关于DBRXInstructDBRX是一个基于Transformer的仅解码大型语言模型，拥有1320亿参数，采用了细粒度的专家混合

今天尝试本地部署了Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4模型，这里记录一下操作的过程。参考：https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/deployment/vllm.htmlhttps://docs.vllm.ai/en/stable/serving/openai_compatible_server.htmlhttps://techdiylife.github.io/blog/blog.html?

一、前言  本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调（命令和界面方式）QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调  LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。

微软通过新的Phi-3.5系列在AI领域迈出了新的一步，提供了三种为不同任务设计的最先进模型。这些模型不仅功能强大，而且用途广泛，使开发人员能够轻松处理从基本编码到复杂问题解决，甚至视觉任务。无论您是使用有限资源，还是需要高级的人工智能功能，Phi-3.5系列模型都能满足您的

微软并没有因为与OpenAI的合作而满足于其在人工智能领域的成功。相反，这家因总部位于华盛顿州而被称为雷德蒙德（Redmond）的公司今天发布了其不断发展的语言/多模态人工智能Phi系列中的3个新模型。这三个模型分别针对基本/快速推理、更强大的推理和视觉（图像和视频分析）任

AvaloniaChat介绍AvaloniaChat是一个基于大语言模型用于翻译的简单应用。在看英文文献的过程中，比较喜欢对照着翻译看，因此希望一边是英文一边是中文，虽然某些软件已经自带了翻译功能，但还是喜欢大语言模型的翻译，但每次都要将英文复制粘贴过去还要自己手动添加prompt，还无法对照

前言在上一章【课程总结】day24（上）：大模型三阶段训练方法(LLaMaFactory)内容中主要了解一个大模型的训练过程，无论是第三方的大模型还是自研的大模型，都需要部署到服务端，提供对应API接口供上层应用使用。所以，本章将主要了解vLLm+langchain的基本使用方法。大模型应用框架

最近在给我们的客户私有化部署我们的TorchV系统，客户给的资源足够充裕，借此机会记录下部署千问72B模型的过程，分享给大家！一、基础信息操作系统：Ubuntu22.04.3LTSGPU:A800(80GB)*8内存：1TB二、软件信息Python:3.10Pytorch：2.3.0Transformers：4.43.0vLLM：0.5.0cuda：

论文：SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelswithSelf-GeneratedInstructionsArxiv：https://arxiv.org/abs/2212.10560论文背景        大型“指令调整”语言模型（即微调以响应指令）已经证明了将零样本泛化到新任务的显着能力。然而，它们在很大程度上依赖于人类编

吾名爱妃，性好静亦好动。好编程，常沉浸于代码之世界，思维纵横，力求逻辑之严密，算法之精妙。亦爱篮球，驰骋球场，尽享挥洒汗水之乐。且喜跑步，尤钟马拉松，长途奔袭，考验耐力与毅力，每有所进，心甚喜之。 吾以为，编程似布阵，算法如谋略，需精心筹谋，方可成就佳作。篮球乃团队之艺，协作共进，方显力

    英伟达于2024年6月14日发布的一款开源大型语言模型（LLM）Nemotron-4340B模型家族（Nemotron-4-340B-Base（基础模型）、Nemotron-4-340B-Instruct（指令模型）、Nemotron-4-340B-Reward（奖励模型）），具有3400亿参数，在NVIDIA开放模型许可协议下开放访问，允许分发、修改和使用这些模型