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...
ALPACA提出于2023-03-13，也就是LLAMA后提出的二十天内就提出来了，东家Stanford。ALPACA是LLAMA-7B的指...
python -m transformers.models.llama.convert_llama_weights_to_hf\--input_dir original-weights\--model_size 7B\--output_dir weights 转换时间不会很长(我这里是 6 秒钟),稍等片刻即可: # python -m transformers.models.llama.convert_llama_weights_to_hf \# > --input_dir original-weights \# > ...
1. 下载预训练模型 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...
weights├── llama-7b└── tokenizermdki 处理好上述两步,来到第三步,安装 Cog: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 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/...
同时Vicuna 的训练成本也很低,据说只需要 $300 左右,所以尝试本地化部署一下 Vicuna-7B,看看效果如何,说干就干。 环境准备 由于之前本地化部署过 Alpaca-lora 模型了,本以为可以直接下载开源包,简单部署一下就可以看到效果了,结果发现我还是 “too young,too simple” 了,环境部署和解决包冲突的过程竟然比第一...
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...
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 ...
We use LLaMA2 models as the pre-trained weights and fine-tune them to long context window sizes. Download based on your choices. Pre-trained weights Llama-2-7b-hf Llama-2-13b-hf Llama-2-70b-hf Llama-2-7b-chat-hf Llama-2-13b-chat-hf ...
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...