首先,两个星期前来自斯坦福几位聪明的同学,带来了他们的“斯坦福羊驼”项目:tatsu-lab/stanford_alpaca,通过使用 OpenAI 的API,从ChatGPT获取了5万2千条数据,然后借助了一台搭载 4 颗 80G 显存的 A100 GPU服务器完成了 7B 的 LLaMA 模型的微调,带来了令人惊艳的效果,达到类似text-davinci-003的评估结果,验证了...
或者说,我从一开始就不应该选择 llama-2-7b-chat模型,而应该选择 llama-2-7b模型? 先检查一下 llama-2-7b 模型的SHA256 certutil -hashfile models\7B\consolidated.00.pth sha256 (llama) PS D:\llama.cpp> certutil -hashfile models\7B\consolidated.00.pth sha256 SHA256 的 models\7B\consolidated.0...
Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有70亿的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶...
config_file = hf_hub_download(pretrained_model_name_or_path, CONFIG_NAME) File "/data/candowu/miniconda3/envs/llama/lib/python3.9/site-packages/huggingface_hub/utils/_validators.py", line 120, in _inner_fn return fn(*args, **kwargs) ...
├── llama-7b └── tokenizermdki 处理好上述两步,来到第三步,安装 Cog: sudo curl -o /usr/local/bin/cog -L "https://github.com/replicate/cog/releases/latest/download/cog_$(uname -s)_$(uname -m)" sudo chmod +x /usr/local/bin/cog ...
基础模型:Meta 开源 LLaMA 系列模型:llama-7b-hf Stanford Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca Alpaca Lora:https://github.com/tloen/alpaca-lora 由于,我们的目标不是对模型调优、生成通用的模型,而是训练特定用途的 Lora。因此,我们没有加入:Stanford Alpaca 中的数据,故所需要时间更短,如...
Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有70亿的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶...
chinese_alpaca_plus_lora_7b.zip 星 星尘局 2枚 CC BY-NC-SA 4.0 自然语言处理 0 3 2023-07-04 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 chinese_alpaca_plus_lora_7b.zip chinese_alpaca_plus_lora_7b.zip (1002.18M) 下载 File Name Size Update Time YOU_MUST_ALSO_DOWNLOAD_LLAMA_PLUS_7B.md ...
Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有70亿的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶...
Alpaca-Lora支持使用多种预训练模型,这里我们选择使用decapoda-research/llama-7b-hf模型。在项目根目录下运行以下命令: transformers-cli download decapoda-research/llama-7b-hf 这将自动下载并保存预训练模型。 2. 准备微调数据 为了训练出针对自己数据集的高效模型,我们需要准备微调数据。这里我们使用基于斯坦福Alpaca...