: 完全开源的大型语言模型，提供预训练数据、数据处理流程、预训练脚本和对齐代码，支持中英文，性能与LLaMA2 7B相当

大模型自我奖励：Meta让Llama2自己给自己微调，性能超越了GPT-4 #抽屉IT

：一站式大模型训练及应用构建的解决方案，其覆盖了从数据处理到模型评估、从训练到部署、从想法到服务等整个流程。在本项目中，用户可以

：一站式大模型训练及应用构建的解决方案，其覆盖了从数据处理到模型评估、从训练到部署、从想法到服务等整个流程。在本项目中，用户可以轻松地通过本项目进行模型训练并一键生成所需的产品服务。本项目的优势主要体现在以下三点: 总结了不同应用场景下的专业知识和最佳实践，以保证模型在实际生产中的表现优异。集成了高性能模型并行框架，有效地减少了训练和推理时的算力开销。用户可以基于自身需要定制化模型及服务，便捷且自由度高。

：一个开源项目，提供了一整套用于构建大型语言模型的训练流程，从数据集准备到分词、预训练、指令调优，lora, 以及强化学习技术

【史上首次，英伟达承认名字取错，取消RTX 4080 12GB发售】根据英伟达的早期性能数据，RTX 4080 12G 的性能与

【史上首次，英伟达承认名字取错，取消RTX 4080 12GB发售】根据英伟达的早期性能数据，RTX 4080 12G 的性能与大多数人对 RTX 4070 的期望非常相似提升 20% 以上的性能，与上一代旗舰 RTX 3090 Ti 相当。换句话说，人们一直怀疑 NVIDIA 试图将原本应该是 RTX 4070 的产品作为 RTX 4080 出售，价格更高。 #抽屉IT

代表性LLM文本数据集大列表，包括预训练语料库、微调指令数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集 | #数据集

斯坦福微调了 7B LLaMA 模型[1]，只用了 52K 的数据，达到了和达芬奇003[2] 类似的效果，并且可以跑在消费级

斯坦福微调了 7B LLaMA 模型[1]，只用了 52K 的数据，达到了和达芬奇003[2] 类似的效果，并且可以跑在消费级设备上，比如树莓派[3]。 [1]: 模型大小 12.6 GiB [2]: [3]: