为什么羊驼群里混入一只虎鲸,关于Orca和逐步蒸馏

最新推荐文章于 2025-12-26 22:25:18 发布
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#深度学习 #人工智能 #AIGC

本文探讨了微软研究院的Orca模型，该模型通过独特的训练方式学习GPT的推理思路，而非数据。这种方法与传统的指令精调（SFT）不同，它强调学习GPT的思维链（COT）。同时，文章提到了逐步蒸馏的概念，这是一种类似Orca的训练策略，旨在学习大模型的推理过程而非仅关注答案。这两者都展示了在深度学习中权重迁移和效率提升的新途径。

作为系列的第三章，也算是个小收尾

      前两章传送门：  

      不敢想象自动给训练数据打标签能有多爽 (qq.com)

     读书人想要点数据，怎么能叫偷呢？要叫借, 也可以叫Self-Instruct (qq.com)

       自从Llama诞生以来，几乎已经成为了开源世界的模型标准，而诸多基于Llama重训练和微调的各个版本也应运而生，其中比较有代表性的有以下这些：

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      好似庞大的家族图谱一样，说白了，就是基于Llama通过利用不同的数据集，制定差异化的下游任务，不同训练和微调方法产生了多种多样的模型。

      然后在羊驼家族里，今年年中的时候混入了一只奇怪的生物Orca,直译就是虎鲸

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周博洋K
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Meta开源大模型：羊驼系列
08-26 834
旋转位置编码（Rotary Position Embedding，简称RoPE）是一种高效且有效的位置编码方法，用于增强（每个）自注意力机制在处理序列数据时的位置敏感度，特别适合于处理长序列和动态长度的序列。它的主要目的是稳定和加速训练过程，通过调整激活值的尺度，确保它们在一个合适的范围内变化，从而避免梯度消失或爆炸问题。总的来说，LLaMA和GPT在架构和训练过程上有一些差异，LLaMA通过一些架构修改和使用公开数据集等方法实现了与GPT相当的性能，同时具有更好的可访问性和可复现性。
大语言模型的学习路线和开源模型的学习材料《一》
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“揭秘：为什么羊驼Ollama成为计算机运行大型语言模型的最佳拍档？“
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08-05 1807
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用户可以轻松考虑使用 Ollama。它能让用户利用先进人工智能模型的力量，而无需依赖云服务或昂贵的硬件。
【LLMs系列】90%chatgpt性能的小羊驼Vicuna模型学习与实战
little_spice的博客
06-16 3078
UC伯克利学者联手CMU、斯坦福等，再次推出一个全新模型70亿/130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。小羊驼号称能达到GPT-4的90%性能本篇文章为博主自行学习vicuna推理部署实战教程，并记录相关坑点，话不多说，直接开干！
超过ChatGPT3达到ChatGPT4%90性能的小羊驼来了-Vicuna(校招社招必备，chatgpt风口来了赶紧学起来吧)
xuxu96
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达到GPT4百分之90性能的小羊驼Vicuna
使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF
m0_64752471的博客
09-04 2380
python代码解读复制代码n_gpu_layers = 1。
llama是什么动物_羊驼（Alpaca）与骆马（Llama）
weixin_39878745的博客
12-22 2179
这头眼神无辜的，就是刚被剃了毛的超可爱的羊驼(Alpaca)。在南美的农牧场很常见，北美也有。我们去的一家农场，主人从养羊驼，到剪毛，到纺线，到织布，全都亲自来。他们也参加一个慈善计划，在秘鲁的村庄里帮助当地人养羊驼并生产羊驼毛制品，运来北美销售，以帮助他们解决贫困问题。羊驼的毛非常轻软，摸起来好舒服，我买了一顶羊驼毛帽子，老公买了一双羊驼毛袜子(据说一周不洗都不会臭，还没试……)。羊驼没有上牙，...
什么是羊驼毛？如何鉴定羊驼毛真假
Shanghaiyanxin的博客
11-29 773
羊驼毛的化学组成与驼毛及秘鲁羊驼毛相似，对各种化学药品反应敏感，且不含油脂，不易积尘，没有异味，容易打理。羊驼毛的产量较少，雌性羊驼每年可产生约2.5公斤的纤维，而雄性羊驼每年可产生多达4公斤的纤维。：好的羊驼毛纤维长且有光泽，颜色自然。通过掌握正确的鉴定方法，消费者可以更好地辨别真假羊驼毛，选购到心仪的高品质羊驼毛制品。消费者在购买羊驼毛制品时，可以留意标签上的信息，选择正规品牌和信誉良好的商家，以确保购买到真正的羊驼毛产品。：取一小束纤维点燃，真正的羊驼毛会冒烟起泡，并有烧蛋白质的臭味，灰烬一捏即碎。
羊驼2:开放的基础和微调聊天模型--Llama 2论文阅读
andeyeluguo的博客
01-11 1500
摘要 在这项工作中，我们开发并发布了Llama 2，这是一个预训练和微调的大型语言模型(llm)的集合，范围从70亿到700亿个参数。我们的微调llm，称为Llama 2-Chat，针对对话用例进行了优化。我们的模型在我们测试的大多数基准测试中都优于开源聊天模型，并且基于我们对有用性和安全性的人工评估，可能是闭源模型的合适替代品。我们详细描述了我们对Llama 2-Chat进行微调和安全改进的方法，以使社区能够在我们的工作基础上为llm的负责任发展做出贡献。 内容 PAGE 2 1介绍 PAGE
羊驼的趣味代码1.zip
12-06
羊驼在编程世界中常被用来象征Python编程语言，因为Python社区中常用“Pythonista”（Python爱好者）的谐音“Pythontist”来戏称为“Python羊驼”。这个名为"羊驼的趣味代码1.zip"的压缩包显然包含了与Python编程...
羊驼与非羊驼分类数据集
12-23
羊驼与非羊驼分类数据集（羊驼142、非羊驼185张），JPEG图像（小体量）数据集用于将图像分类为“羊驼”和“非羊驼” 羊驼与非羊驼分类数据集（羊驼142、非羊驼185张），JPEG图像（小体量）数据集用于将图像分类为...
Python_一个通过llamacpp与羊驼聊天的web界面完全dockerized与一个易于使用的API.zip
01-11
- 说明.txt：该项目可能包含一个文本文件，用于向用户提供关于项目的说明，例如安装步骤、使用方法、功能介绍等。 - serge_main.zip：这可能是项目的主文件包，包含了serge（可能是项目名称或者框架的一部分）的...
003 卷积神经网络（CNN）-- 原理到实践
yy_xzz的博客
12-25 806
卷积操作：局部连接，权重共享池化操作：降维，增加平移不变性经典架构现代技巧：批归一化，Dropout，残差连接实践应用：图像分类，特征可视化# 尝试设计一个用于MNIST的CNN# 你的设计pass# 前向传播pass。
Day44 简单 CNN 实战
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W020419的博客
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将卷积输出展平成向量，接 1~2 层全连接 + Dropout，输出 10 维 logits。：BatchNorm 稳定分布、Dropout 降低 co-adaptation。这些中间输出就是“特征图”，可借助 Grad-CAM 等方法做可视化解释。第 3 个卷积块：池化后得到 128×4×4，展平即 2048 维向量。第 1 个卷积块：保持尺寸，池化后得到 32×16×16；第 2 个卷积块：池化后得到 64×8×8；提取多尺度特征并逐步减小空间维度。
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m0_70488789的博客
12-26 236
作业：手动构造类似的数据集（如cosx数据），观察不同的机器学习模型的差异。4. 经典机器学习在序列任务上的劣势；# DAY 46 序列预测任务介绍。b. 多步预测的2种方式。2. 序列数据的处理：滑动窗口。3. 多输入多输出任务的思路。
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qq_35619695的博客
12-22 792
探究修改卷积神经网络（CNN）的深度与宽度，以及改变学习率调度器对模型训练效果的影响。
Monodepth：基于左右一致性的无监督单目深度估计，单目估计的起步-k学长深度学习专栏
12-23 939
Monodepth是一种创新的单目深度估计方法，通过无监督学习实现深度预测。其核心思想是将深度估计转化为图像重建问题，利用双目相机的左右图像进行训练，无需真实深度标注。方法采用编码器-解码器结构预测视差图，并通过三种关键损失函数（外观匹配损失、视差平滑损失和左右一致性损失）来优化模型性能。最大的创新点是引入左右一致性约束，使模型能更准确地理解场景的几何结构。相比传统方法，Monodepth降低了数据获取成本，提高了深度预测的可靠性，适用于自动驾驶、AR/VR等多个领域。
【AI课程领学】第四课1/3：CNN 基本组件与操作——卷积/步幅/填充/池化/归一化/激活/感受野（含 PyTorch + NumPy）
2401_89898861的博客
12-25 1502
【AI课程领学】第四课1/3：CNN 基本组件与操作——卷积/步幅/填充/池化/归一化/激活/感受野（含 PyTorch + NumPy）
基于山羚羊优化的LSTM深度学习网络模型(MGO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
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摘要：本文提出一种基于山羚羊优化算法(MGO)的LSTM超参数优化方法，用于时间序列预测。该方法利用MGO自适应搜索LSTM最优隐含层神经元数量，以最小化预测误差。程序在MATLAB2022A/2024B中实现，包含数据预处理、MGO优化、LSTM训练与预测等模块。MGO-LSTM模型通过模拟山羚羊群体智能行为进行全局寻优，克服传统方法的局部最优问题。实验结果显示，该方法能有效提升LSTM预测精度，适用于一维时间序列分析任务。
羊驼毛面料的衣服为什么容易掉毛
02-17
为了减少羊驼毛面料衣服的掉毛现象，建议在初次穿着前将衣服放在通风处晾晒一段时间，同时在洗涤过程中避免使用力度过大的洗衣机，并选择柔和的洗涤剂，手洗时可以选择轻轻揉搓而不要强行搓揉，这样可以减少衣服面料...
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