【chatgpt】微软版羊驼，LLaMA-GPT4，认证小羊驼Vicuna真的很强1. Vicuma真的在某些测试上达到GPT4大模型90%的指标，小羊驼用的shareGPT的语料质量很高2. 中文转英文后中文问答的效果更强3.微软开源YYDS来源: https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM

让ChatGPT自己跟自己聊天，再也不缺高质量对话数据了

达到ChatGPT九成功力

网上有详细教程macOS的话很简单，GitHub项目llama.cpp直接下下来跟着指南走就行了，最好能确保50G可用空间Windows麻烦不少但是llama.cpp那里也有教程这个东西完全是CPU计算，不需要显卡。（显存不够的也可以用了）不过llama-7B实在是有一点让人感到差强人意（就是那种大体上，勉强地，有一种让人感到薛定谔的满意的），跟ChatGPT相比还是有不少差距。

META LLAMA 7B模型 本地部署，对比测试 ChatGPT&GPT3.5 turbomagnet:?xt=urn:btih:ZXXDAUWYLRUXXBHUYEMS6Q5CE5WA3LVA&dn=LLaMAbaby状态的未finetune原始模型windows下 用cpu 需要30+GB内存 响应一次30s左右linux下用GPU 需要23G显存 响应一次4.5秒

前几天meta的语言模型LLaMA 的模型泄露了 试着搭建下看下效果如何。本人说话不清楚，还请见谅。

支持个性化微调

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