Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4需要在config.json中的"quantization_config"下的"exllama_config",加入"disable_exllama": true才不会报错: { "architectures": [ "Qwen2ForCausalLM" ], "attention_dropout": 0.0, "bos_token_id": 151643, "eos_token_id": 151643, "hidden.
由于原版LLaMA对中文的支持非常有限,因此,Chinese-LLaMA-Alpaca在原版 LLaMA 的基础上进一步扩充了中文词表。 Chinese-LLaMA-Alpaca是在通用中文语料上训练了基于 sentencepiece 的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并,排除重复的token后,得到的最终中文LLaMA词表大小为49953。 这一部分需要合并lora权重,对原版...
而几乎所有已知的开源大模型如Llama和Mistral，嵌入向量维度4096的时候都是约7B参数规模。其它比例的话就会造成网络过宽或过窄，已被证明对模型性能不利。因此南加大团队指出，可以推测gpt-3.5-turbo的参数规模也在7B左右，除非是MoE架构可能不同。数月前，曾有微软CODEFUSION论文意外泄露当时GPT-3.5模型参数为20B，...
ChatGPT的热度稍有平息,蛰伏已久的Meta就迅速放出“大招”: 一次性发布四种尺寸的大语言模型LLaMA:7B、13B、33B和65B,用小杯、中杯、大杯和超大杯来解释很形象了有木有(Doge)。 还声称,效果好过GPT,偏向性更低,更重要的是所有尺寸均开源,甚至13B的LLaMA在单个GPU上就能运行。 消息一出,直接在网上掀起一阵热...
模型由BELLE(7B)基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt进行指令精调并量化后提供,下载地址:BELLE-7B-2M(Bloom)、BELLE-LLAMA-7B-2M、BELLE-7B-gptq(Bloom)、BELLE-LLAMA-7B-2M-gptq。 推理性能测试代码 下载BELLE代码。 git clone https://github.com/LianjiaTech/BELLE.git git checkout c794c1d cd gptq # 拷贝...
BELLE(LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt)是一个大规模的语言模型,由于其巨大的模型参数,传统的完整精度(FP32)计算资源消耗大,推理速度相对较慢。为了提高推理速度并降低资源消耗,我们采用了GPTQ量化技术对模型进行加速。GPTQ是一种高效的量化方法,可以在保证模型精度损失可控的前提下,显著降低模型计算复杂度和内存占用。首先...
而几乎所有已知的开源大模型如Llama和Mistral,嵌入向量维度4096的时候都是约7B参数规模。 其他比例的话就会造成网络过宽或过窄,已被证明对模型性能不利。 因此南加大团队指出,可以推测gpt-3.5-turbo的参数规模也在7B左右,除非是MoE架构可能不同。 数月前,曾有微软CODEFUSION论文意外泄漏当时GPT-3.5模型参数为20B,在...
Firefly-LLaMA2-Chinese:中文Llama2模型,对Llama2进行中文词表扩充、增量预训练和指令微调。 LongQLoRA:大模型长度扩展项目,可在单卡V100上将LLaMA-13B的长度扩展至8192,且性能逼近MPT-8K。 LLMPruner:对Bloom进行词表裁剪,减少模型参数量。 技术博客 技术博客 ...
具体来说,南加大团队三位作者破解出了未公布的gpt-3.5-turbo嵌入向量维度(embedding size)为4096或4608。 而几乎所有已知的开源大模型如Llama和Mistral,嵌入向量维度4096的时候都是约7B参数规模。 其它比例的话,就会造成网络过宽或过窄,已被证明对模型性能不利。
而几乎所有已知的开源大模型如Llama和Mistral,嵌入向量维度4096的时候都是约7B参数规模。 其它比例的话就会造成网络过宽或过窄,已被证明对模型性能不利。 因此南加大团队指出,可以推测gpt-3.5-turbo的参数规模也在7B左右,除非是MoE架构可能不同。 数月前,曾有微软CODEFUSION论文意外泄露当时GPT-3.5模型参数为20B,在...