(Meta官方) Llama 2 快速入门指南 || #指南

(Meta官方) Llama 2 快速入门指南 || #指南 包括获取模型、托管、使用指南等方面内容，提供了在AWS、GCP、Hugging Face等平台上托管Llama 2的详细步骤，将Llama 2与Code Llama、LangChain等框架集成的指南讲解利用量化和验证技术来评估微调效果。另外还有Llama 2的社区资源，包括GitHub库、性能比较、微调数据集等。

掌握Llama 2：Meta推出提示工程交互式指南 || #指南

掌握Llama 2：Meta推出提示工程交互式指南 || #指南 一个交互式指南，涵盖了提示工程和最佳实践，专为与大型语言模型(LLM)工作的开发者、研究人员和爱好者设计。 指南提供了关于如何有效地与Llama 2模型交互的详细信息，包括如何格式化聊天提示、何时使用哪种Llama变体、何时使用ChatGPT而不是Llama、系统提示的工作方式以及一些技巧和窍门。还包括如何使用PEFT进行微调、如何在本地机器上进行微调以及如何部署Llama 2等资源。 Llama 2是Meta发布的一系列最新的开放访问大型语言模型，包括7B、13B和70B参数规模的模型，这些模型在预训练和微调方面都有显著改进。

《》基于Linux环境快速部署开源大模型 | #指南

《》基于Linux环境快速部署开源大模型 | #指南 本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。 本项目的主要内容包括： 基于 AutoDL 平台（可扩展，例如阿里云）的开源 LLM 环境配置指南，针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤； 针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程，包括 LLaMA、ChatGLM、InternLM 等； 开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等； 开源 LLM 的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。

阿里云成为首家支持 Meta 开源 AI 模型 Llama 的中国企业

阿里云成为首家支持 Meta 开源 AI 模型 Llama 的中国企业 阿里云近日宣布，该公司已成为首家支持 Meta 开源 AI 模型 Llama 的中国企业，并允许其中国企业用户开发基于该模型的程序。 阿里云官方微信公众号表示，该公司在中国推出了第一个针对 Llama2 的系列的培训和部署解决方案，并欢迎所有开发者在阿里云上创建定制的大模型。 阿里云表示，为方便开发者群体，阿里云机器学习平台 PAI 在国内率先对 Llama2 系列模型进行深度适配，推出了轻量级微调、全参数微调、推理服务等场景的最佳实践方案，助力开发者快速基于 Llama2 进行再训练，搭建自己的专属大模型。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

Llama2发布了，这版本可以商用了，国内的大模型有救了，我详细整理了一些信息：

Llama2发布了，这版本可以商用了，国内的大模型有救了，我详细整理了一些信息： - Llama2 的性能和参数 - 如何使用和限制条件 - Llama2 的模型架构 - Llama2 的训练方法论 下面是详细的信息 Llama2 的性能和参数 - Llama2有三个大小的版本分别是7B 13B和70B - Llama 2 的训练数据比 Llama 1 多 40%，上下文长度是 Llama 1 的两倍。 - 预训练的Token为2 万亿，上下文长度为4096 - 据Meta所说，Llama 2 在许多外部基准测试中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。 如何使用和限制条件 - 与第一次泄漏的版本不同，这次Meta开放了商业使用的权限。 - 现在可以直接在这个页面申请下载模型： - 日活大于7亿的产品需要单独申请商用权限 - 不得使用 Llama 材料或 Llama 材料的任何输出或结果来改进任何其他大型语言模型。 Llama2 的模型架构 - Llama 2-Chat 的基础是 Llama 2 系列预训练语言模型。Llama 2 使用标准的Transformer架构。 - Llama 2-Chat 通过监督微调和强化学习人类反馈进行了优化。先进行监督微调,然后应用包括拒绝采样和PPO在内的强化学习算法进行迭代改进。 - 采用了一些优化,比如预规范化、SwiGLU激活函数和旋转位置嵌入(RoPE)。 - Llama 2-Chat有70亿、34亿、13亿和7亿参数的版本。训练使用公开可获得的数据,没有使用任何Meta用户数据。 Llama2 的训练方法论 1. 预训练 • 使用公开可获得的在线数据进行预训练,总计2万亿个标记。 • 对数据进行了清洗,移除了一些包含大量个人信息的网站。 • 采用标准的Transformer架构,以及一些优化如RoPE等。 2. 监督微调 • 使用高质量的人工标注数据(约3万示例)进行监督微调。 • 优化回答标记,而不是提示标记。 3. 基于人类反馈的强化学习 • 收集人类偏好数据: letting人类比较并选择更好的回复。 • 训练奖励模型,给回复打分。 • 使用拒绝抽样和PPO算法进行迭代调优。

| #指南本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包

| #指南 本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。 本项目的主要内容包括： 基于 AutoDL 平台（可扩展，例如阿里云）的开源 LLM 环境配置指南，针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤； 针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程，包括 LLaMA、ChatGLM、InternLM 等； 开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等； 开源 LLM 的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。 本项目适合以下学习者： 想要使用或体验 LLM，但无条件获得或使用相关 API； 希望长期、低成本、大量应用 LLM； 对开源 LLM 感兴趣，想要亲自上手开源 LLM； NLP 在学，希望进一步学习 LLM； 希望结合开源 LLM，打造领域特色的私域 LLM； 以及最广大、最普通的学生群体。