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什么是加载别人训练的qwen模型？

回答

加载别人训练的 qwen 模型通常涉及以下步骤：

  1. 对于直接调用千问的某一个大模型，如“qwen-max”模型，在 COW 中需要更改 key 和 model。在 /root/chatgpt-on-wechat/文件夹下，打开 config.json 文件进行更改，并添加"dashscope_api_key"。获取 key 可参考视频教程或图文教程。同时，需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，若对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，可能是未实名认证，可点击去实名认证，或查看自己是否已认证。
  2. 部署大语言模型时，如下载 qwen2:0.5b 模型，对于不同的电脑系统操作有所不同。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。
  3. 对于 Ollama 大模型部分，为避免没下载大模型带来的报错，需要先下载 ollama，网站：Download Ollama on Windows 。其次，在llama3:8b-instruct-q4_K_M(ollama.com)网站中复制代码，然后像特定操作一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\ComfyUi-Ollama-YN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载即可。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

「第一天」COW项目：千问模型、百炼应用接入教程

百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/1、当我们在COW中，去直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改key和model即可。以调用“qwen-max”模型为例，在/root/chatgpt-on-wechat/文件夹下，打开config.json文件：需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。那么如何去获取key呢：视频教程：file:模型调用教程.mp4图文教程：以下是参考配置：示意图：注意：需要“实名认证”后，这些key才可以正常使用，如果对话出现“ Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明你没有实名认证，点击去[实名认证](https://account.console.aliyun.com/v2?spm=5176.28508143.J_4VYgf18xNlTAyFFbOuOQe.13.38a9154amP8978#/authc/types)，或查看自己是否已认证。

张梦飞：【全网最细】从LLM大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程

一、下载并安装Ollama1、点击进入，根据你的电脑系统，下载Ollama：https://ollama.com/download2、下载完成后，双击打开，点击“Install”3、安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成http://127.0.0.1:11434/二、下载qwen2:0.5b模型（0.5b是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）1、如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是Mac电脑，按下Command（⌘）+ Space键打开Spotlight搜索。输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。2、复制以下命令行，粘贴进入，点击回车：3、回车后，会开始自动下载，等待完成（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）4、下载完成后你会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。

4-SeasonYou 工作流 副本

[title]4-SeasonYou工作流副本[heading2]一、加载模型部分（总文件有）(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host=\'huggingface.co\',port=443):Max retries exceeded with url:/QuanSun/EVA-CLIP/resolve/main/EVA02_CLIP_L_336_psz14_s6B.pt(Caused by SSLError(CertificateError("hostname \'huggingface.co\' doesn\'t match either of \'*.extern.facebook.com\',\'extern.facebook.com\'")))'),'(Request ID:05b932bd-e982-434e-8dc7-e41cca2e949f)')⑧Ollama大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，因此需要下载大模型首先，下载ollama，网站：[Download Ollama on Windows](https://ollama.com/download)其次，在[llama3:8b-instruct-q4_K_M(](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)[ollama.com](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)[)](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)网站中，复制代码如红框：然后，像我建议一样打开ComfyUi根目录下的custom_nodes\ComfyUi-Ollama-YN的文件路径，在上方的路径下输入cmd：进入到下方的命令行，右键即可粘贴刚才的代码，等待下载即可：⑨instanid部分：

其他人在问
qwen大语言模型有视觉模式吗？
Qwen 大语言模型具有视觉模式。以下是相关信息： 有博主称 QwenVL 已迁移到 ComfyUI 中，它支持本地图像、上下文窗口多轮对话，支持 PLUS 和 MAX 双视觉模型，支持百万像素、任意规格图像，具有超强细节和文字识别能力，在开源领域表现出色，中文能力突出，目前 API 免费开放。 关于部署 Qwen 大语言模型，如在 Windows 电脑上，可点击 win+R，输入 cmd 回车；在 Mac 电脑上，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序，然后复制相关命令行粘贴回车进行下载。
2024-10-11
什么是qwen模型？
Qwen（通义千问）是由阿里巴巴推出的大模型。 Qwen 具有以下特点和成就： 1. 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里，可以参与国际竞争的国产大模型。 2. 多次冲进 LMSys 榜单，得分不断提高。 3. 开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有海量开发者基于其开发模型和应用，尤其在企业级方面。 4. Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。 5. 除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练。 6. 在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3。 7. 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct）。 8. 在权威模型测评榜单 OpenCompass 中，Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型，Qwen272B 整体性能相比 Qwen1.5110B 又取得大幅提升，在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。
2024-10-01
怎么使用qwen2
以下是关于 Qwen2 的相关信息： 1. 性能表现：Qwen 2 开源了，其模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。在权威模型测评榜单 OpenCompass 中，此前开源的 Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型，刚开源的 Qwen272B 相比 Qwen1.5110B 整体性能大幅提升。在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。 2. 训练与微调：大规模预训练后，通义千问团队对模型进行精细微调，提升了代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力，还让模型学会对齐人类价值观。微调过程遵循使训练规模化并减少人工标注的原则，探索了多种自动方法获取高质量数据，结合了有监督微调、反馈模型训练以及在线 DPO 等方法，采用在线模型合并方法减少对齐税。不久后将推出 Qwen2 的技术报告。 3. 特点：Qwen2 有 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练，在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct）。 4. 体验与下载：Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址为。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 5. 开源社区影响力：Qwen 系列模型正在全球爆火，近一个月内总下载量翻倍，已突破 1600 万次。海内外开源社区已经出现了超过 1500 款基于 Qwen 二次开发的模型和应用。自今年 2 月 Qwen1.5 发布前后，就有大量开发者催更 Qwen2。6 月 7 日晚上 24 点左右 Qwen2 上线后，多个重要的开源生态伙伴火速宣布支持 Qwen2。
2024-10-01
知道源代码就可以加载AI吗？
一般来说，仅仅知道源代码并不一定能够直接加载 AI 。以 GPT4 的代码解释器为例，它是一种特定的模式，允许用户将文件上传到 AI，让 AI 编写和运行代码，并下载 AI 提供的结果。它可以用于执行程序、运行数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用代码解释器进行分析存在未经培训的人使用的风险，许多测试专家对此印象深刻，甚至有论文表明它可能需要改变培训数据科学家的方式。如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，可以访问相关帖子。
2024-10-01
怎么加载开源模型？
加载开源模型的步骤如下： 1. 下载相关模型节省时间： Base Model DreamShaper XL Turbo: https://civitai.com/models/112902/dreamshaperxl LoRA：Envy Anime Watercolor XL 03：https://civitai.com/models/382684/envyanimewatercolorxl03 Alphonse Mucha Style：https://civitai.com/models/63072/alphonsemuchastyle 2. 打开以下链接放在后台： Ollama: https://ollama.com/ https://github.com/stavsap/comfyuiollama IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus InstantID: https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID PuLID：https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 3. 安装缺失节点： 下载过程中若发现 layer style 下不了，可重启重新下载，尝试修复。若仍不行，从官网重新下载到./custom_nodes 的文件夹下。 4. 从官网下载两个文件，点击左上角部分将加载器展开并选择官网下载好的两个模型。 5. 对于 GDino 加载器部分，在链接：处下载相关文件，然后检查文件是否齐全。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可以使用“抠头发.json”来检验。 6. Ollama 大模型部分： 首先，下载 ollama，网站： 其次，在网站中，复制代码。然后，打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载。
2024-10-01
controlnet一直加载怎么办
ControlNet 一直加载可能由以下原因导致及对应的解决方法： 1. 模型版本问题：确保 checkpoint、ContalNet 等所有需要加载模型的版本均基于 SD1.5，否则可能会报“超出索引”的错误。 2. 节点未安装完全：载入工作流后若出现爆红部分，可能是节点没下好、没下全。此时可以先全部更新，让所缺节点“显露出来”，然后安装好缺失的节点。 3. 参数设置问题：假如右下角的区域报红，那么就得根据报错信息相应调整一下左上角蓝色区域的 h、w 参数。 此外，ControlNet 还有一些新的功能和应用，例如： 1. 1.1 版本新出的 lineart 线稿提取功能，可先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，然后切换到 lineart 预处理器和模型进行生成。 2. mlsd 直线线条检测功能，一般用在建筑或者室内设计上，预处理器可提炼出室内的结构线。 ComfyUI 中的 ControlNet 高级控件： 在时间步和批处理潜变量之间调度 ControlNet 强度的节点，以及应用自定义权重和注意力掩码。这里的 ControlNet 节点完全支持滑动上下文采样。输入包括 positive（提示词（正面））、negative（提示词（负面））、control_net（加载了控制网络）、image（用于指导控制网络的图像）、mask_optional（应用于控制网络的注意力掩码）、timestep_kf（时间步关键帧）、latent_kf_override（潜在关键帧的覆盖）。
2024-08-29
推荐一下国内可以通过对话微调的预训练模型
以下是为您推荐的国内可以通过对话微调的预训练模型相关信息： 为优化 Llama2 的中文能力，可使用以下数据： 网络数据：互联网上公开的网络数据，包括百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据。 ：中文 Wikipedia 的数据。 ：中文悟道开源的 200G 数据。 ：Clue 开放的中文预训练数据，经过清洗后的高质量中文长文本数据。 竞赛数据集：近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集，约 150 个。 ：MNBVC 中清洗出来的部分数据集。 社区提供预训练版本 Atom7B 和基于 Atom7B 进行对话微调的模型参数供开放下载，关于模型的进展详见社区官网 https://llama.family。 另外，关于会话补全（Chat completions）： gpt3.5turbo 和 textdavinci003 两个模型能力相似，但前者价格只是后者的十分之一，在大部分情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。 gpt3.5turbo 模型不支持微调。从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。有关如何使用微调模型的更多细节，请参阅微调指南。 从 2023 年 3 月 1 日起，OpenAI 会将您通过 API 发送的数据保留 30 天但不会使用这些数据来提升模型。 关于安仔：Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent（国内版）： 目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数可根据业务需求决定。 在 Bot 编排页面的“技能”区域，可为 Bot 配置所需技能。不懂插件时，可选择区域右上角的“优化”按钮让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，可测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
2024-10-18
推荐一下个人可以使用的通过对话微调的模型
以下是一些个人可以使用的通过对话微调的模型相关信息： 会话补全（Chat completions）： GPT3.5 系列中，gpt3.5turbo 和 textdavinci003 有相似能力，但 gpt3.5turbo 价格仅为 textdavinci003 的十分之一，在多数情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。不过，gpt3.5turbo 不支持微调，从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。 微调（Finetuning）： 案例研究： 客户支持聊天机器人：通常包含相关上下文、对话摘要及最近消息，可能需要几千个示例处理不同请求和客户问题，建议审查对话样本确保代理消息质量，可使用单独文本转换微调模型生成摘要。 基于技术属性列表的产品描述：将输入数据转换为自然语言很重要，确保完成基于所提供描述，若常查阅外部内容，自动添加此类内容可提高性能，若描述基于图像，提取图像文本描述可能有帮助。 模型（Models）： GPT3.5 模型可理解和生成自然语言或代码，其中功能最强大、最具成本效益且针对聊天优化的型号是 gpt3.5turbo，建议使用它而非其他 GPT3.5 模型，因其成本更低。 gpt3.5turbo：功能强大，针对聊天优化，成本低，会使用最新模型迭代更新，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 gpt3.5turbo0301：2023 年 3 月 1 日的快照，不会更新，仅在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 textdavinci003：能完成任何语言任务，支持文本中插入补全，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 textdavinci002：与 textdavinci003 类似，使用监督微调而非强化学习训练，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 codedavinci002：针对代码完成任务优化，最大 Token 数 8001，训练数据截至 2021 年 6 月。 请注意，OpenAI 模型具有不确定性，相同输入可能产生不同输出，将温度设置为 0 可使输出大部分具有确定性，但可能仍有少量可变性。
2024-10-18
个人使用可以通过对话微调的大模型
大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：完成就业指导后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词、子单词等，具体取决于分词方法。将输入分词时会数字化形成词汇表。 个人动手实验方面： macOS 系统可采用 GGML 量化后的模型。有名的项目如 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ，首先编译，利用 Metal 的 GPU 用相应命令编译，然后去下载模型，还提供了 WebUI，启动 server 后默认监听 8080 端口，打开浏览器可对话。 Whisper 与 llama 类似，用 make 命令编译，去指定地址下载量化好的模型，转换音频，目前只接受 wav 格式，可用 ffmpeg 转化。 张梦飞的教程《用聊天记录克隆自己的 AI 分身》全程本地操作，目标是把微信聊天记录导出，用其微调模型，最终接入微信替你回复消息。
2024-10-18
国内能通过对话微调的语言大模型
以下是国内一些能通过对话微调的语言大模型： 教育领域：桃李（Taoli） 地址： 简介：在国际中文教育领域数据上进行了额外训练的模型，基于国际中文教育教材等构建资源库和问答数据集，并利用数据进行指令微调，让模型习得将知识应用到具体场景中的能力。 数学领域：chatglmmaths 地址： 简介：基于 chatglm6b 微调/LORA/PPO/推理的数学题解题大模型，样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算，可 gpu/cpu 部署，开源了训练数据集等。 文化领域：Firefly 地址： 简介：中文对话式大语言模型，构造了许多与中华文化相关的数据，如对联、作诗、文言文翻译、散文、金庸小说等，以提升模型在这方面的表现。 金融领域： Cornucopia（聚宝盆） 地址： 简介：开源了经过中文金融知识指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过中文金融公开数据+爬取的金融数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。基于相同的数据，后期还会利用 GPT3.5 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱金融上进一步扩充高质量的指令数据集。 BBTFinCUGEApplications 地址： 简介：开源了中文金融领域开源语料库 BBTFinCorpus，中文金融领域知识增强型预训练语言模型 BBTFinT5 及中文金融领域自然语言处理评测基准 CFLEB。 XuanYuan（轩辕） 地址： 简介：国内首个开源的千亿级中文对话大模型，同时也是首个针对中文金融领域优化的千亿级开源对话大模型。在 BLOOM176B 的基础上针对中文通用领域和金融领域进行了针对性的预训练与微调，不仅可以应对通用领域的问题，也可以解答金融相关的各类问题，为用户提供准确、全面的金融信息和建议。
2024-10-18
我的app应用想要对接大语言模型，结合APP用户自身的数据，实现更精准的对话，是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：
2024-10-18
大模型合规
大模型的安全问题包括以下方面： 1. 对齐保障：通过对齐（指令调优），如 ChatGPT 从 GPT3 经过对齐而来，使其更好地理解人类意图，增加安全保障，确保不输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取奖励模型和进行强化学习来调整输出分布。例如 LLAMA2 使用安全有监督微调确保安全，强化学习能让模型根据人类反馈更细粒度思考答案的安全性，面对训练分布外数据也能拒绝不当回答。 2. 数据过滤：在预训练阶段对数据进行过滤，如 baichuan2 采用此技术减少有害输出，但因数据关联性，仅靠此方法可能不够，模型仍可能从关联中学到有害内容，且面对不良信息时可能因缺少知识而处理不当。 3. 越狱问题：用户可能通过越狱（Jailbreak）使模型的对齐失效，重新回答各种问题。 大模型的特点包括： 1. 架构：分为 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 三类，目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构，由 transformer 衍生而来。 2. 规模：预训练数据量大，来自互联网的多种来源，且参数众多，如 GPT3 已达 170B 的参数。 GPT3 与 ChatGPT 相比，除形式不同外，安全性也有差别。
2024-10-18
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与 ChatGPT 侧重不同，后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney：今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好，以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p'，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能，还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能，会随着进行更多的成对排名而变化，且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
2024-10-18
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练？
已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。
2024-10-18
如何训练自己的文生文大模型？
训练自己的文生文大模型是一个复杂且计算量巨大的过程，主要包括以下步骤： 1. 准备资源：需要大量的互联网文本资源，通常约 10TB 的文本，用于模型的训练。 2. 硬件设施：需要一个 GPU 集群，大约 6000 个 GPU，运行约 12 天，费用约 200 万美元。 3. 模型选择与理解：了解不同的模型架构和算法，例如 Llama2 70B 等开源模型，以及其训练方式和相关论文。 4. 数据处理：对获取的大量文本进行处理和压缩，将其转化为适合模型训练的格式。 5. 训练过程：这是一个复杂的计算过程，类似于对互联网的一大块内容进行有损压缩，以获取模型的参数。 需要注意的是，模型训练比模型推理要复杂得多，模型推理可以在 MacBook 上运行，但训练需要强大的计算能力和大量的资源支持。
2024-10-18
如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手
目前知识库中暂时没有关于如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手的相关内容。但一般来说，训练这样的助手可能需要以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定助手需要具备的具体能力和能够解决的问题，例如能够生成语文和数学的详细教案、提供教学方法建议等。 2. 数据收集：收集大量的语文和数学教学资料，包括教材、教案、教学视频、练习题等，以丰富助手的知识储备。 3. 选择合适的技术和模型：根据需求和数据特点，选择适合的人工智能技术和模型，如自然语言处理模型、机器学习算法等。 4. 模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，不断调整参数以提高模型的性能。 5. 评估和优化：通过实际测试和用户反馈，评估助手的表现，发现问题并进行优化改进。 需要注意的是，这是一个较为复杂的任务，需要综合考虑多方面的因素，并不断进行试验和改进。
2024-10-16
训练loro时报错什么原因吗：f"NaN detected in latents: {info.absolute_path}"
在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型时，出现“f"NaN detected in latents: {info.absolute_path}"的报错，可能有以下原因： 1. 数据方面：图像必须放在以“”命名的文件夹中，数字应较小，如 5，且必须有下划线。对于 data_path，需写入包含数据库文件夹的文件夹路径。 2. 参数方面：在第一行可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型，但据说进行 LoRA 训练最好选择一个基本模型。可选择一个名称为 LoRA 的模型，若默认值不合适可更改，epochs 数应接近 40。 3. 环境方面：按 Enter 键安装所有所需依赖项使其与 ComfyUI 兼容。若为 Comfy 使用了虚拟环境，必须首先激活它。Python 中需要斜杠，但节点会自动将反斜杠转换为斜杠，文件夹名称中的空格不是问题。 您可以根据上述情况检查和调整您的训练设置，以解决报错问题。
2024-10-15