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大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-455598.html
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近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节 不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术
返回论文和资料目录 LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。开源的代码在github上可以很方便获得
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LLMs之llama_7b_qlora：源码解读export_hf_checkpoint.py模型权重合并文件)将LORA模型的权重合并回原始模型的权重(hf_llama_model+llama_7b_qlora)，并保存到指定的检查点文件中 目录
LLMs之LLaMA-2：源码解读(generation.py文件)—Llama类实现基于预训练模型的文本生成功能(基于单轮提示实现文本补全/多轮对话生成)=build函数构建Llama实例+init函数初始化模型和词表对象+generate函数基于提示文本生成文本序列+sample_top_p辅助函数实现了控制随机性的核心采样策略top
LLMs之llama_7b_qlora：源码解读inference.py(基于合并后的权重文件进行模型推理)将基于之前合并Lora模型权重后的hl_llama_7b模型进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本) 目录
LLMs之llama_7b_qlora：源码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本) 目录
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(监督式任务的数据收集器+指令数据集【json格式】)→优化模型配置(量化模块+匹配模型voca
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_pt_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(处理【标记化+分块】+切分txt数据集)→优化模型配置( 量化模块 +匹配模型vocabulary大小与to
