LLM: "Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca" 번역 및 해석 - 코드 세계

LLM: "Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca" 번역 및 해석

발 2023-06-04 20:47:29 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/130998087

LLM: "Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca" 번역 및 해석

LLM: "Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca" 번역 및 해석

LLM : Traduction et interprétation de "Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca"

Technical Report: Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA AND Alpaca

Chinese-LLaMA-Alpaca 어떤 모델을 선택해야 합니까?

LLM의 Chinese-LLaMA-Alpaca-2: 소스 코드 해석(run_clm_sft_with_peft.py 파일) - 모델 훈련 사전 작업(매개변수 분석 + 구성 로그) → 모델 초기화(훈련된 체 여부 감지)

ChatGPT와 유사한 모델 LLaMA의 해석 및 미세 조정: Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE

LLaMA, Alpaca, ColossalChat 시리즈 모델에 대한 심층적 이해

대형 모델 업그레이드 및 설계 방법: ChatGLM, LLAMA, Baichuan 및 LLM 구조 분석

사용자 지정 데이터 세트에서 Alpaca 및 LLaMA 미세 조정

LLM-Project 상세 설명-Chinese-LLaMA-AIpaca (2): 코드 해석 [①즉시 명령 생성, ②토큰나이저 병합, ③Lora 모델과 기본 모델 병합, ③모델 슬라이스 저장]

논문: Transformer 모델의 기원 - 2017년 Google 기계 번역 팀 - "Transformer: Attention Is All You Need" 번역 및 해석 - 20230802판

LLM-Project 상세 설명-Chinese-LLaMA-AIpaca (1): LLM+LoRa 미세 조정 가속 기술 원리 및 PEFT 기반 실습: 약간의 생각과 mt0-large+lora의 전체 사례

Running Baby Alpaca llama 2 in the "Baby Container" WasmEdge

llama.cpp LLM 모델 Windows cpu 설치 및 배포, LLaMA2 모델 테스트 실행

LLama-Efficient-Tuning 소스 코드 분석 src/llmtuner/hparams/geneating_args.py

번들 데이터 구조 및 역직렬화 분석

회전 및 번역

[설명] 오해 세 역할 및 등록 번호 C-LODOP

녹 (55) - 비밀번호 암호화 및 해독 (1) - 역

LLaMA-v2-Chat vs. Alpaca: When should each AI model be used?

4G 메모리로 Android에서 Alpaca를 실행하세요. 가벼운 LLM 모델 추론 프레임워크인 InferLLM을 사용해 보세요.

LLM: LLaMA Efficient Tuning([전체 매개변수/LoRA/QLoRA] 주류 대형 모델[ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan 등)을 효율적으로 미세 조정할 수 있는 효율적인 도구 [사전 훈련 + 지시 감독 미세 조정 +

LLM-Large Model Training-Step (2)-Pre-training/Pre-Training(1): Full-Param Pre-Training (Full-Param Pre-Training) [Full parameter pre-training for LLaMA and other models] [Chinese unsupervised learning corpus 】

[번역] 봄 @Transcational 주석 트랜잭션 격리 수준 동작 및 통신

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XDR 이해 - 확장된 위협 탐지 및 대응 플랫폼 - 번역

대형 모델(LLM)의 토큰 해석

Google 번역 사용을 중단하고, 나만의 인공 지능 애플리케이션을 구축하고, Hugging Face LLM 및 Python을 사용하여 제한 없이 긴 문서를 귀하의 언어로 번역하는 방법을 배웁니다.

LLM: Controllable Text Generation [Controlable Text Generation (CTG)]

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