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动画 | 什么是2-3-4树？
本篇文章还会继续介绍满足二分搜索树性质的一棵树，它是2-3-4树，和2-3树一样也不是一颗二分搜索树。它在2-3树的基础上可以存储4-节点，4-节点由三个元素组成，有四个子树。 而2-3-4树的插入算法不一样，它没有向上进行变换分解4-节点的过程，因为2-3-4树可以存储4-节点。 不过插入之前，进行查找命中的时候所过路径都要分解4-节点，如果查找未命中，则在此空节点插入一个元素；如果查找命中，说明2-3-4树是存在这个数的，则直接返回，之前的4-节点分解就分解了，没有必要再次合并 所以，2-3-4树也是一样，先进行命中查找，如果查找命中，就获取待删除元素的直接后继节点去替换待删除元素，然后进行右子树的删除最小元素。 删除最小元素 从树底下删除一个元素，如果不是2-节点是很好删除的，从3-节点删除一个元素变成2-节点和从4-节点删除一个元素变成3-节点，都不会影响整个2-3-4树的绝对平衡性。
94320发布于 2020-01-15 - 来自专栏向治洪
数据结构之2-3-4树
2-3-4树是一种阶为4的B树。它是一种自平衡的数据结构，可以在O(lgn)的时间内查找、插入和删除，这里的n是树中元素的数目。 2-3-4树和红黑树是等价的，也就是每个红黑树都可以转化为一颗2-3-4树，每个选择操作也和2-3-4树中的分裂操作对应。 2-3-4树是这样一种数据结构，满足如下性质: 1) 每个节点每个节点有1、2或3个key，分别称为2-node，3-node，4-node。 要证明2-3-4上面的出入算法一定形成一个平衡树，即从root开始往下到任一个叶子的长度都是相等。 用数学归纳法： 1. 只有一个节点的树当然是平衡的 2. 有n个元素的2-3-4树的深度的粗略估计；最坏情况全是2-node，则深度是logn，最好情况全是4-node，深度为logn/2，故： logn/2 < depth ≤ logn(左边括号是不可能的
58790发布于 2018-02-01 - 来自专栏xiaosen
LLaMA Factory微调Llama3模型
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过Web UI界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架。 -8B模型尝试一下 安装LLaMA Factory 拉取LLaMA-Factory项目 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 正克隆到 'LLaMA-Factory'... remote: Enumerating objects: 298, done. remote: Counting objects: 100% (298 然后安装LLaMA-Factory依赖环境。 选择「Chat」栏，确保适配器路径是train_llama3，点击「加载模型」即可在Web UI中和微调模型进行对话。 模型微调之前的对话： 微调之后：
61410编辑于 2024-09-05 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3-4树
本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。 之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。 2） 2-3-4树 2-3 树不再是单纯的二叉树了，因为 2-3 树中除了 2- 节点之外还存在 3- 节点。 例如图 3.1 所示的一棵 2-3-4 树： ? 图3.1 4） 查找 2-3-4 树的查找类似了二叉树的查找过程，通过键值的比较来决定遍历方向。 例如在图3.1所示树中查找22： ? 7） 结语 本篇文章主要介绍了 2-3-4 树的性质，以及插入删除等操作。介绍 2-3-4 树的目的主要是为了为后续学习红黑树和B- 树打下一个基础。
1.5K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏CSDN小华
LlaMa 2
LlaMa 2 介绍： Llama 2 是由 Meta 公司开发的最新一代开源大型语言模型（LLM），是 Llama 系列的后续版本。 具体来说，Llama 2 的训练数据集达到了 2 万亿个 token，这比其前身 Llama 的数据量有了巨大的提升。 Llama 的诞生： Llama 2 的训练数据集是如何构建和选择的？ Llama 2 的训练数据集是通过一系列精心选择和处理的步骤构建的。 Llama 2 模型在商业应用中的表现如何，有哪些成功案例？ Llama 2模型在商业应用中表现出色，并且有多个成功案例。 这使得Llama 2在客户支持、客户服务等领域具有巨大的应用潜力。 Llama 2 引入的新研究构件是什么，它们是如何提高模型性能和安全性的？
38710编辑于 2024-10-16 - 来自专栏枕边书
通过2-3-4树理解红黑树
下面介绍一下红黑树的等同 2-3-4树。 ---- 2-3-4树 定义 2-3-4树是四阶的 B树(Balance Tree)，它的结构有以下限制： 所有叶子节点都拥有相同的深度。 下图是一个典型的 2-3-4树（来自维基百科）： ? 对应红黑树 至于为什么说红黑树是 2-3-4树的一种等同呢，这是因为 2-3-4树的每一个结点都对应红黑树的一种结构，所以每一棵 2-3-4树也都对应一棵红黑树，下图是 2-3-4树不同结点与红黑树子树的对应 而上文中的 2-3-4树也可以转换成一棵红黑树： ? 由红黑树的性质5，和 2-3-4树的性质1，为了便于理解红黑树和 2-3-4树的对应关系，我们可以把红黑树从根结点到叶子结点的黑色结点个数定义为高度。
1.8K80发布于 2018-03-30 - 来自专栏CreateAMind
Code Llama for VSCode
Code Llama for VSCode An API which mocks llama.cpp to enable support for Code Llama with the Continue As of the time of writing and to my knowledge, this is the only way to use Code Llama with VSCode locally On the other hand, Code Llama for VSCode is completely cross-platform and will run wherever Meta's own Setup Prerequisites: Download and run one of the Code Llama Instruct models Install the Continue VSCode Run llamacpp_mock_api.py with your Code Llama Instruct torchrun command.
1.2K70编辑于 2023-09-01 LLaMA Factory 详解
前言 本文不涉及 LLaMA Factory 的具体使用，而仅仅是对 LLaMA Factory 其中各种参数设定等功能进行详解。 LLaMA Factory 快速使用：使用 LLaMA Factory 微调一个 Qwen3-0.6B 猫娘 本文重点参考 code秘密花园 的教程，因其过于繁琐，故用本人阅读喜好重写笔记，用作留存。 （完整版） LLaMA Factory WebUI 通用设置：可以设置 WebUI 展示的语言、需要微调的模型、微调的方法、是否量化、微调的加速方式等配置： 微调训练：包括以下几部分配置： LLaMA Factory 微调通用设置 基座选择 分类 标识 含义 示例（模型名称） 功能开发与任务类型 -Base 基础模型，未经过特定任务微调，提供原始能力（用于二次开发）。 Llama-3-7B-Chinese-Chat -MT 机器翻译专用模型，支持多语言翻译任务（如中英、英日互译）。
41310编辑于 2026-01-23- 来自专栏自然语言处理
【LLM系列之LLaMA】LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
/llama-7b-hf 1 模型简介 LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 主要贡献： 开源一系列语言模型，可以与SOTA模型竞争 LLaMA-13B比GPT-3的性能更好，但是模型大小却是十分之一 LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B的实力相当 产生的模型称为LLaMA，参数范围从7B到65B，与现在最好的LLM相当。 LLaMA-13B比GPT-3在大多数benchmarks上性能都要好，但是模型大小缩减到十分之一。 在WinoGrande上，性能与训练困惑度不相关:LLaMA-33B和LLaMA-65B在训练过程中表现相似。 最值得注意的是，LLaMA-13B的性能优于GPT-3，但体积比GPT-3小10倍以上，LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。
1.3K21编辑于 2023-08-25 - 来自专栏IT可乐
Java数据结构和算法（十二）——2-3-4树
1、2-3-4 树介绍 2-3-4树每个节点最多有四个字节点和三个数据项，名字中 2,3,4 的数字含义是指一个节点可能含有的子节点的个数。 简化关系如下图，由于2-3-4树中一般不允许出现重复关键值，所以不用考虑比较关键值相同的情况。 ? 2、搜索2-3-4树 查找特定关键字值的数据项和在二叉树中的搜索类似。 发生这种情况时，节点必须分裂，分裂能保证2-3-4树的平衡。 ps：这里讨论的是自顶向下的2-3-4树，因为是在向下找到插入点的路途中节点发生了分裂。 ①、对应规则 应用如下三条规则可以将2-3-4树转化为红黑树： 一、把2-3-4树中的每个2-节点转化为红-黑树的黑色节点。 6、2-3-4 树的效率 分析2-3-4树我们可以和红黑树作比较分析。
1.4K70发布于 2018-03-30 - 来自专栏ytkah
LLaMA大型语言模型
LLaMA (Large Language Model Meta AI)是Meta公司发布的大型语言模型系列，近日LLaMA种子文件被合并到了GitHub 上，同时一些项目维护者给予了批准，目前该项目在 什么是LLaMA LLaMA是Meta（前脸书）于2月25日首次推出的大型语言模型，相当于超快超小型GPT-3，参数量只有后者的10%，只需要单张GPU就能运行。 超越 ChatGPT，LLaMA 强在哪里？ 根据 Meta 官方发布的消息，LLaMA 是一种先进的基础语言模型，旨在协助研究人员在 AI 相关领域迅速开展工作。 据悉，LLaMA 跟 OpenAI 的 GPT-3 模型差不多，LLaMA 模型是根据世界上二十种最流行的拉丁语和西里尔字母语言文本训练而成的。 下图也很重要，展示的是 LLaMA 在不同参数规模下，与 Chinchilla 模型之间的常识推理与问答基准测试差异： 如图所示，LLaMA-33B 和 LLaMA-65B 已经可以与 Chinchilla
2.7K40编辑于 2023-03-08 - 来自专栏Datawhale专栏
【独家】万字长文带你梳理Llama开源家族：从Llama-1到Llama-3
北京时间4月19日凌晨，Meta在官网上官宣了Llama-3，作为继Llama-1、Llama-2和Code-Llama之后的第三代模型，Llama-3在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型 2.2 Llama-2 系列 Llama-2 模型架构，详见MODEL_CARD（同上） Llama-2使用了和Llama-1相同的模型架构以及tokenizer。 4.2 Llama-2系列 Llama-2模型是在Llama-1的基础上进一步发展的，而Llama-2-Chat模型则是基于Llama-2进行微调的版本。 4.3 Llama-3系列 与Llama-2类似，Llama-3系列也有两个模型——预训练模型Llama-3和微调后的模型Llama-3-Instruct。 5.1 Llama-2 vs Llama-1 Meta官方数据显示，Llama-2在众多基准测试中都优于Llama-1和其他开源语言模型。
17.9K53编辑于 2024-04-24 - 来自专栏睡前机器学习
Llama带来了什么
就在昨天，Llama 2来了，开源社区一片沸腾。 未必所有人都知道Llama是什么。 Llama是英语羊驼的意思，正因为可以基于Llama搞二次开发，现在一众开源模型的名字都变着法子往各种驼类上靠，甚至骆驼也不放过，原因就在此。 Llama几乎是以一己之力开创了开源大模型领域，现在Llama 2出来了，就模型本身来说，起点高了，官方自带RLHF版本，门槛低了，二次开发可以直接放权重，节省很多工序。 但是，Llama出来了。 不过，Llama有它的历史地位。如果说开源大模型和背后的开源生态是一座雄伟的殿堂，Llama则是开启这座殿堂的钥匙。
36730编辑于 2023-09-09 - 来自专栏苦逼的码农
三分钟基础：什么是 2-3-4 树
本篇文章将在 2-3 树的基础上更进一步，介绍比 2-3 树更为复杂的数据结构 2-3-4树 。 之所以介绍 2-3-4 树是因为 2-3-4 树与极为重要的红黑树有着等价关系，通过先学习2-3-4 树为后面学习红黑树打下基础，增进对于红黑树的理解。 2） 2-3-4树 2-3 树不再是单纯的二叉树了，因为 2-3 树中除了 2- 节点之外还存在 3- 节点。 例如图 3.1 所示的一棵 2-3-4 树： ? 图3.1 4） 查找 2-3-4 树的查找类似了二叉树的查找过程，通过键值的比较来决定遍历方向。 例如在图3.1所示树中查找22： ? 7） 结语 本篇文章主要介绍了 2-3-4 树的性质，以及插入删除等操作。介绍 2-3-4 树的目的主要是为了为后续学习红黑树和B- 树打下一个基础。
90110发布于 2019-11-20 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】Meta Llama 3 大模型 ( Llama 3 大模型简介 | Ollama 软件下载安装 | Llama3 模型下载 | Llama 3 大模型 在线 离线 使用 )
首先 , 安装 Ollama 软件 , 到 https://ollama.com/ 下载安装 ; 然后 , 运行 ollama run llama3 命令 , 即可开始使用 Llama3 大模型 ; 一 、Meta Llama 3 大模型安装 1、Llama 3 大模型简介 Llama 3 大模型 是 Meta 公司 发布的 大模型 , Meta 公司 就是 Facebook ; Llama 3 大模型 模型下载 安装前提 : 需要挂 全局梯子 , 全局 , 挂上以后可以达到 5 ~ 10MB 每秒 , 不挂 1KB 每秒 ; 运行 ollama run llama3 命令 , 即可启动 Llama3 for help) 二、Meta Llama 3 大模型使用 1、Llama 3 大模型在线使用 在命令行中 , 可以直接进行对话 , 下面是对话内容 : D:\Llama>ollama run llama3 for help) 2、Llama 3 大模型离线使用 Llama 3 大模型 联网时 , 可以访问云端服务 , 可以生成更加丰富的文本 ; Llama 3 大模型 在 断网后也可以使用 , 下面是断开网络后
1.6K12编辑于 2024-08-09 - 来自专栏算法无遗策
（与2-3-4树等价）
2-3-4树的完美平衡，每条从根节点到叶子节点的路径的高度都是一样的 2-3-4树有以下节点组成： 2-节点，含有一个元素（值或键值对）和两个子树（左右子树），左子树所有的值均小于父节点的值，右子树所有的值均大于父节点的值 2-3-4树查找算法 2-3-4树的查找类似二分搜索树的查找。 2-3-4树插入算法 2-3-4树的插入算法是消除当前节点是4-节点，将4-节点分解成多个2-节点，中间的2-节点与父节点合并成3-节点或4-节点。 图：树底下插入一个元素 2-3-4树删除算法 2-3-4树的删除算法是消除当前节点是2-节点，向兄弟节点或父节点借一个元素过来。 动画：2-3-4树与红黑树的插入 Code：红黑树插入算法 ?
1K20发布于 2020-02-14 - 来自专栏自然语言处理
【LLM系列之LLaMA2】LLaMA 2技术细节详细介绍！
other=llama-2 Llama 2相比Llama有哪些升级？ Llama 2 模型接受了 2 万亿个标记的训练，上下文长度是 Llama 1 的两倍。 Llama 2训练语料相比LLaMA多出40%，上下文长度是由之前的2048升级到4096，可以理解和生成更长的文本。 训练 Llama-2-chat：Llama 2 使用公开的在线数据进行预训练。 然后通过使用监督微调创建 Llama-2-chat 的初始版本。 表 1 比较了新 Llama 2 型号与 Llama 1 型号的属性。 另外词表也是Llama 1同样大小（32k），所以基于Llama2还需要做中文增强训练。
2.6K20编辑于 2023-08-26 - 来自专栏架构驿站
Meta Llama 3，知多少？
Llama 3.1 系列包括三种型号：Llama 3.1 8B、Llama 3.1 70B 和 Llama 3.1 405B。 — 02 —Meta Llama 3.1 基础特性概述 众所周知，Llama 3.1 版本诞生之际，引领着人工智能领域踏上了一个全新的里程碑。 — 03 —Meta Llama 3.1 架构解析 Llama 3 使用的是标准的密集 Transformer 架构（Vaswani 等，2017 年）。 在模型架构方面，它与 Llama 和 Llama 2（Touvron 等，2023 年）没有显著的不同，主要来自于数据质量和多样性的改进以及训练规模的增加。 在架构设计中，针对 Llama 3.1 训练方法，Llama 3.1 系列模型引以为傲的是其卓越的多语种支持能力。
22610编辑于 2024-11-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用QLoRa微调Llama 2
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署，本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。 因为在训练脚本时将使用它下载预训练的Llama 2模型和数据集。 最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。这可能要1-2天。 "<your_hf_dataset>" dataset = load_dataset(dataset_name, split="train") base_model_name = "meta-llama /Llama-2-7b-hf" bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type= 本文作者:UD 原文地址： https://ukey.co/blog/finetune-llama-2-peft-qlora-huggingface/
88510编辑于 2023-08-30 - 来自专栏后台技术汇
Llama3.1大模型
背景Llama 3.1是一款由Meta（前Facebook）推出的先进大型语言模型。它在自然语言处理领域具有显著优势，为用户提供高质量的文本生成、理解和推理能力。 此外，Llama 3.1还注重模型的可解释性和安全性。它采用了一系列技术手段来提高模型的透明度，使用户能够更好地理解模型的工作原理。 同时，通过对抗性训练和安全评估，Llama 3.1在防止恶意攻击和生成不安全内容方面也取得了显著成果。 3.1 模型的开源版本有3个：8B70B405B（当前最大的开源大模型）模型评估从公布的基准测试来看，Llama3.1已经可以轻松击败GPT-4了。 人工评估结果总结Llama 3.1大模型凭借其卓越的性能和可靠性，为自然语言处理领域带来了新的突破。
32610编辑于 2024-09-20
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