作为大模型降本增效的领导者，Colossal-AI团队充分利用LLaMA-2的基础能力，采用高效的训练方法，仅使用约8.5B token数据、15小时、数千元的训练成本，成功构建了性能卓越的中文LLaMA-2，在多个评测榜单性能优越。相较于原始LLaMA-2，在成功提升中文能力的基础上，进一步提升其英文能力，性能可与开源社区同规模预训练SO...
美中不足的是，Llama 2 语料库仍以英文（89.7%）为主，而中文仅占据了其中的 0.13%。这导致 Llama 2 很难完成流畅、有深度的中文对话。中文版 Llama2 开源大模型创下社区「首个」好消息是，在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为...
所以,在反复实验下,同时考虑训练质量与效率,他们最终确定将词表从 LLaMA-2 原有的 32000 扩充至 69104。 有了扩充好的词表,下一步就是基于原有的 LLaMA-2 初始化新词表的 embedding。 为了更好地迁移 LLaMA-2 原有的能力,实现从原有 LLaMA-2 到 中文 LLaMA-2 能力的快速迁移,Colossal-AI 团队利用原有的...
1.3 Llama-2模型在中文NLP任务中的应用案例分析 随着中文LLaMA-2基础模型及其衍生产品Alpaca-2指令微调模型的成功发布,它们在实际应用场景中的表现成为了业界关注的焦点。从文本分类到情感分析,从机器翻译到对话系统,Llama-2系列模型凭借其强大的泛化能力和出色的定制化潜力,在各类中文NLP任务中均取得了令人瞩目的成绩。...
在此之前,“伶荔”项目团队已经发布了基于LLaMA-1、Falcon等模型的中文迁移版本。最近,团队在LLaMA-2上进行了中文化训练和质量评估,目前已发布Chinese-LLaMA2 7B 和13B版本。 模型下载地址:github.com/CVI-SZU/Linl Huggingface在线体验:Linly ChatFlow 7B - a Hugging Face Space by Linly-AI 训练数据 此前的对...
LLaMA2模型的许可证发生了变化,已允许商用,模型推出时,LLaMA2-Chat也同时推出,本人在16G推理卡上实践了微调Llama-2-7b-chat( zhuanlan.zhihu.com/p/64 ,代码在 github.com/git-cloner/l),但即使扩充了中文词表,推理效果依然不佳,回答主要以英文为主。 官方在LLaMA2模型发布时,就已开源了官方微调程序,叫做LLaM...
中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型 (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs) 地址:github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2 本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发,是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目,...
1. Chinese-LLaMA2-7b from LinkSoul 此项目由作者团队快速完成，实现千万数据指令调优，并在LLaMA2开源当日即启动了基于中文模型的使用。团队注重实用性和社区互动，提供了docker一键部署、4bit量化和API服务。主要贡献在于通过指令调优使模型具备良好的指令跟随能力，并通过大量中文指令数据训练提升中文能力。...
7月31日,Llama中文社区率先完成了国内首个真正意义上的中文版Llama2-13B大模型,从模型底层实现了Llama2中文能力的大幅优化和提升。毋庸置疑,中文版Llama2一经发布将开启国内大模型新时代! | 全球最强,但中文短板 Llama2是当前全球范围内最强的开源大模型,但其中文能力亟待提升 ...
最强中文版 LLaMA-2 来了!15 小时训练,仅需数千元算力,性能碾压同级中文汉化模型,开源可商用。 LLaMA-2 相较于 LLaMA-1,引入了更多且高质量的语料,实现了显著的性能提升,全面允许商用,进一步激发了开源社区的繁荣,拓展了大型模型的应用想象空间。 然而,从头预训练大模型的成本相当高,被戏称「5000 万美元才能入...