任何有兴趣使用人工智能浏览无聊的公司文件和年度报告的人都可能对新版本的Llama Banker感兴趣，该版本由开发人员Nicholas Renotte使用在单个GPU上运行的LLaMA 2 70B构建。
Llama Banker是一种新工具，有望彻底改变我们分析公司文件和年度报告的方式。这个工具被称为Llama Banker，是使用在一个GPU上运行的LLaMA 2 70B巧妙制作的。为了使这个创新工具栩栩如生，Renotte 必须安装 Pytorch 和其他依赖项。他在运行 pod 上运行整个应用程序时面临着挑战，并且必须安装其他依赖项，包括 Lang 链变形金刚。
对于那些想知道 Llama 2 是什么的人，Llama 2 是由 Meta 提出的开创性的开源大语言模型 （LLM）。作为 Meta 在人工智能领域促进开放性的愿景的核心，《骆驼 2》免费提供给不同的受众，包括个人爱好者、成熟的研究人员、创作者和企业。这一姿态被视为刺激广泛测试的认真努力，从而推动人工智能领域的创新和持续改进。
在单个 GPU 上运行 LLaMA 2 70B
Renotte的创建Llama Banker是一个开源检索增强生成引擎，使用Llama 270b模型构建。这个强大的引擎能够在单个 GPU 上运行时回答问题、总结和分析 300 页的年度报告。
“使用 LLama2 为 Finance 做 RAG。强烈建议您在 GPU 加速环境中运行此功能。我在 Runpod 上使用 A100-80GB GPU 拍摄视频！
Renotte 利用自动标记器、因果 LM 的自动模型和新的类文本流处理器来集成模型。他在使用原始 Meta 权重时遇到了问题，不得不在 Meta 网站上申请访问。为了将原始输入字符串转换为唯一的数字标识符，Renotte 使用了 Transformer 类。他面临着文档代码的问题，不得不在 GitHub 上找到解决方案。
Llama 2 的多功能性在其一系列预训练模型中显而易见，涵盖从 7 亿到惊人的 70 亿个参数的广泛范围。该套件的一个显着成员是Llama-2聊天，经过精心微调，可在对话场景中表现出色。其培训过程的核心是大量可公开访问的在线数据。此外，为了完善其功能，Llama-2-chat进行了严格的监督微调方案。使用来自人类反馈的强化学习（RLHF），利用最先进的技术，如拒绝抽样和近端策略优化（PPO），注入了进一步的复杂性。
LLaMA
就纯粹的性能而言，Llama 2及其各种迭代高于许多当代开源聊天模型。综合评估保证了它们的有用性和安全性，使它们成为甚至一些闭源替代品的潜在替代品。通过发布 Llama 2，Meta 的愿望不仅仅是展示一项先进技术。相反，目标是为开发人员提供强大的工具，催化人工智能驱动的项目，这些项目与实验、无限创新和开创性想法的道德规模产生共鸣。
《骆驼2》发布的本质与Meta对开放AI生态系统的总体承诺产生了深刻的共鸣。这种观点强调了广大开发人员和研究人员社区之间的共生合作，所有人都在努力实现共同进步。最后，Meta 的号角号召各行各业的用户访问、下载和利用 Llama 2 的无限潜力，强调其准备在 AI 领域塑造无数应用程序。
