找了一个晚上各种模型，像极了当初找各种操作系统的镜像，雨林木风，深蓝、老毛桃…… 主要是官方的默认7B版本回答好多英文，而且回复的很慢，所以我是在ollama上搜索"chinese"找到了这个羊驼版本的， ollama run lgkt/llama3-chinese-alpaca 等大概10分钟左右； 反应的速度还挺快的。 但是测试下来不尽人意啊： 资源地址： https:/

最近，AIM 评测了在计算机上本地运行大语言模型（LLM）的最佳工具，Ollama 脱颖而出，成为最高效的解决方案，提供了无与伦比的灵活性。Ollama 是 Jeffrey Morgan 开发的一款开源工具，它正在彻底改变爱好者在本地终端上运行大语言模型的方式。 Ollama 具有友好的用户界面，并与 LLaMA 2 和 Mistral 等流行模型兼容，希望安全、经济、高效地进行大语言模型实验的

来自 ： DREAM: Distributed RAG Experimentation Framework

ChatGPT狂飙160天，世界已经不是之前的样子。 新建了免费的人工智能中文站https://ai.weoknow.com 新建了收费的人工智能中文站https://ai.hzytsoft.cn/ 更多资源欢迎关注 大模型厂商在上下文长度上卷的不可开交之际，一项最新研究泼来了一盆冷水—— Claude背后厂商Anthropic发现，随着窗口长度的不断增加，大模型的“越狱”现

首先颞新建一个文本文档↓   然后捏在里面输入shutdown /p↓  最后，也是最重要的一步，将文本文档改为bat形式↓   然后打开它！ 最后在网上搜索一下羊驼，你就会明白握羊驼的意思了

本文首发:AIWalker https://arxiv.org/abs/2403.00522 https://github.com/Meituan-AutoML/VisionLLaMA 本文概述 大型语言模型构建在基于Transformer的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗？在

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd 代码地址：GitHub - facebookresearch/llama-recipes: Examples and recipes for Llama 2 model 问答 用了多少个gpu？ 这篇文档中使用了3.3M GPU小时的计算，使用的硬件类型是A100-80GB，可以扩展到2000个GPU，但

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd 代码地址：GitHub - facebookresearch/llama-recipes: Examples and recipes for Llama 2 model 问答 用了多少个gpu？ 这篇文档中使用了3.3M GPU小时的计算，使用的硬件类型是A100-80GB，可以扩展到2000个GPU，但

梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 大神仅花一个周末训练微型LLaMA 2，并移植到C语言。 推理代码只有500行，在苹果M1笔记本上做到每秒输出98个token。 作者是OpenAI创始成员Andrej Karpathy，他把这个项目叫做Baby LLaMA 2（羊驼宝宝）。 虽然它只有1500万参数，下载下来也只有58MB，但是已经能流畅讲故事。 所有推理代码可以放在C语