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速通LLaMA2：《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》全文解读🍃作者介绍：双非本科大四网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发，目前开始人工智能领域相关知识的学习 🦅个人主页：@逐梦苍穹 📕所属专栏：🌩 专栏①：人工智能； 🌩 专栏②：速通人工智能相关论文 🌻gitee地址：xzl的人工智能代码仓库 ✈ 您的一键三连，是我创作的最大动力🌹

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LlaMa 2目录LlaMa 2介绍：Llama 的诞生：Llama 2 的训练数据集是如何构建和选择的？Llama 2 在自然语言处理（NLP）任务中的具体应用案例有哪些？

【原创】手动安装open-webui，非官方docker安装方法，可汉化uiopen-webui是一个为LLMs（大型语言模型）设计的友好型Web用户界面，支持Ollama和OpenAI兼容的API。它提供了直观的聊天界面、响应式设计、快速响应性能、简易安装、代码语法高亮、Markdown和LaTeX支持、本地RAG集成、Web浏览能力、提示预设支持、RLHF注释、会话标记、模型下载/删除、GGUF文件模型创建、多模型支持、多模态支持、模型文件构建器、协作聊天、OpenAI API集成等功能。

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基于Llama 2家族的提示词工程：Llama 2 Chat, Code Llama, Llama Guard本文是学习 https://www.deeplearning.ai/short-courses/prompt-engineering-with-llama-2/ 的学习笔记。

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Llama2模型的优化版本：Llama-2-OnnxLlama2模型的优化版本：Llama-2-Onnx。Llama-2-Onnx是Llama2模型的优化版本。Llama2模型由一堆解码器层组成。每个解码器层（或变换器块）由一个自注意层和一个前馈多层感知器构成。与经典的变换器相比，Llama模型在前馈层中使用了不同的投影大小。例如，Llama1和Llama2的投影都使用了2.7倍的隐藏大小，而不是标准的4倍隐藏大小。Llama1和Llama2之间的一个关键区别在于注意层的架构变化，Llama2利用了分组查询注意（GQA）机制来提高效率。

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LLMs之Llama2 70B：《Self-Rewarding Language Models自我奖励语言模型》翻译与解读LLMs之Llama2 70B：《Self-Rewarding Language Models自我奖励语言模型》翻译与解读

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Chinese-llama-2部署踩坑记录本地命令行方式交互报错：报错原因：transformers版本不兼容导致报错版本：transformers版本为4.36.2（在有的环境中不会报错）

实战｜如何低成本训练一个可以超越 70B Llama2 的模型 Zephyr-7B每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。快来看看有哪些近期更新吧！ 🎉

Llama2-Chinese项目：4-量化模型一.量化模型调用方式下面是一个调用FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat[1]的4bit压缩版本FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit[2]的例子：

本地部署 CodeLlama 并在 VSCode 中使用 CodeLlamaCode Llama 是一个基于 Llama 2 的大型代码语言模型系列，在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。我们提供多种风格来覆盖广泛的应用：基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟随模型 (Code Llama - Instruct)，每个模型都有 7B、13B 和 34B 参数。所有模型均在 16k 个标记序列上进行训练，并在最多 100k 个标记的输入上显示出改进。 7B

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