简介近年来，大规模语言模型（LLM）领域取得了令人瞩目的进展。语言模型的参数规模从早期的数百万（如ELMo、GPT-1），发展到如今的数十亿甚至上万亿（如GPT-3、PaLM和SwitchTransformers）。随着模型规模的增长，LLM的能力显著提升，展现出更接近人类的语言流畅性，并能执行多样化的自然语

Baichuan论文无模型结构Baichuan系列模型是由百川智能开发的开源大规模预训练模型，包含7B和13B等规模。其中，Baichuan-7B在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。模型具体参数：模型名称隐含层维度层数头数词表大小总参数量训练数据(toke

Baichuan-13B是由百川智能继Baichuan-7B之后开发的包含130亿参数的开源可商用的大规模语言模型，在权威的中文和英文benchmark上均取得同尺寸最好的效果。本次发布包含有预训练(Baichuan-13B-Base)和对齐(Baichuan-13B-Chat)两个版本。Baichuan-13B有如下几个特点：更大尺寸

    大家好，我是AI科技智库（www.aigchouse.com），国内Top10计算机博士毕业，创办了一站式AI工具、资料、课程资源学习平台，每日持续更新。通过分享最新AI工具、资源、变现指南等，帮助更多人了解使用AI，提升工作和学习效率。这里有海量AI工具整合包、AI变现指南、AI学习资料、AI免费

  由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。一.Baichuan2模型  Baichuan2模型在

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

背景在当下开源大语言模型火热的背景下，有很大一部分开发者希望本地部署开源LLM，用于研究LLM或者是基于开源LLM构建自己的LLM应用。笔者也正在尝试通过开源社区的一系列相关优秀项目，通过本地化部署服务来构建自己的LLM应用。那么本地部署一个开源LLM来构建一个聊天应用需