Poe 宣布添加 Meta 的 Llama 2 聊天机器人

Poe宣布添加Meta的Llama2聊天机器人Poe添加了三个基于Llama2的新机器人：Llama-2-70b、Llama-2-13b和Llama-2-7b。建议使用70b，因为它提供最高质量的响应。它明显优于上周许多人测试的7b和13b型号。来源：https://twitter.com/poe_platform/status/1684362717459812352投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

Meta宣布推出Llama 2(羊驼2) 提供7B~70B模型 开源免费可商用

Meta宣布推出Llama2(羊驼2)提供7B~70B模型开源免费可商用今天Meta发布Llama2也就是羊驼2模型，提供7B、13B和70B参数版本，该模型开源、免费、可商用，这也是为什么最近一段时间有大量新模型出现，对开源社区来说，只要有高质量模型被开源出来，那接下来就是社区成员登场，微调、优化、定制、整合，然后就可以生成更多模型了。羊驼2预训练模型接受了2万亿个tokens的训练，上下文长度是Llama1的两倍，是的其上下文长度从2048提升到了4096，其微调模型接受了超过100万个人类标注的训练。根据MetaAI研究团队的测试，羊驼2在不少测试中表现都比较优异(相对其他开源模型)，包括推理、编程、熟练程度和知识测试。(需要提供Email地址)来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

游戏开发者看过来！这应该是目前最全的开发 AI 工具大盘点！

游戏开发者看过来！这应该是目前最全的游戏开发AI工具大盘点！这是一个强大的AI游戏开发工具精选集合，覆盖了从资产生成、纹理生成、图像生成，到语音识别、对话模型、NPC的方方面面。独立游戏开发者，或者游戏开发工作室，将AI工具集成到工作流程中，可以极大简化开发过程，提升创造力和沉浸感，并在各个环节释放出更多可能性！语音生成▢CoquiStudio：https://coqui.ai▢Bark：https://github.com/suno-ai/bark▢ReplicaStudios：https://replicastudios.com语音识别▢OpenAIWhisper：https://huggingface.co/openai/whisper-base▢FacebookWav2Vec2：https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-xlsr-53对话模型▢ChatGPT：https://chat.openai.com▢HuggingChat：https://huggingface.co/chat故事讲述模型▢MPT-7B-StoryWriter-65k+：https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b-storywriter▢Claude100k：https://www.anthropic.com/index/100k-context-windows▢GTP-432k：https://platform.openai.com/docs/models/overview游戏设计▢Ludo.ai：https://ludo.ai搜索引擎▢Haddock：https://www.haddock.aiAINPC▢Inworld：https://inworld.aiPython库▢NeMoGuardrails：https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails▢Guidance：https://github.com/microsoft/guidanceC#库▢Python.Net：https://github.com/pythonnet/pythonnet

帮开发者构建生成式 AI 应用，Meta 和微软合作推出开源模型 Llama 2

帮开发者构建生成式AI应用，Meta和微软合作推出开源模型Llama2Meta和微软近日合作推出Llama2，这是Meta公司的下一代开源大型语言模型，可以免费用于研究和商业用途。微软在新闻稿中表示，Llama2旨在帮助开发者和组织，构建生成式人工智能工具和体验。Azure客户可以在Azure平台上更轻松、更安全地微调和部署7B、13B和70B参数的Llama2模型，此外通过优化可以在Windows本地运行。Llama2模型与AzureAI的结合使开发人员能够利用AzureAI的强大工具进行模型训练、微调、推理，特别是支持AI安全的功能。微软表示在Windows中加入Llama2模型，有助于推动Windows成为开发人员根据客户需求构建人工智能体验的最佳场所，并释放他们使用WindowsSubsystemforLinux(WSL)、Windows终端、MicrosoftVisualStudio和VSCode等世界级工具进行构建的能力。——、、

掌握Llama 2：Meta推出提示工程交互式指南 | github | #指南

掌握Llama2：Meta推出提示工程交互式指南#指南一个交互式指南，涵盖了提示工程和最佳实践，专为与大型语言模型(LLM)工作的开发者、研究人员和爱好者设计。指南提供了关于如何有效地与Llama2模型交互的详细信息，包括如何格式化聊天提示、何时使用哪种Llama变体、何时使用ChatGPT而不是Llama、系统提示的工作方式以及一些技巧和窍门。还包括如何使用PEFT进行微调、如何在本地机器上进行微调以及如何部署Llama2等资源。Llama2是Meta发布的一系列最新的开放访问大型语言模型，包括7B、13B和70B参数规模的模型，这些模型在预训练和微调方面都有显著改进。

Llama2-webui：允许用户在任何地方（Linux/Windows/Mac）通过 gradio web UI 在 GPU

：允许用户在任何地方（Linux/Windows/Mac）通过gradiowebUI在GPU或CPU上运行Llama2。它支持Llama-2-7B/13B/70B，并且可以使用8-bit或4-bit模式。它支持至少有6GBVRAM的GPU推理，以及至少有6GBRAM的CPU推理。支持多种模型：Llama-2-7b/13b/70b，所有的Llama-2-GPTQ，所有的Llama-2-GGML等支持多种模型后端：NvidiaGPU（transformers，bitsandbytes（8-bit推理），AutoGPTQ（4-bit推理）），CPU，Mac/AMDGPU（llama.cpp）WebUI接口：gradio