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...
Fetching the tokenizer from original-weights/tokenizer.model. 然后查看weights目录,能够看到新的模型文件已经就绪: 代码语言:shell AI代码解释 # du -hs weights/*4.0K weights/config.json4.0K weights/generation_config.json9.3G weights/pytorch_model-00001-of-00002.bin3.3G weights/pytorch_model-00002-of-0...
下面,我们来尝试使用Alpaca-Lora进行参数高效模型微调,相关代码放置在GitHub上面:llm-action。 环境搭建 基础环境配置如下: 操作系统:CentOS 7 CPUs:单个节点具有 1TB 内存的 Intel CPU,物理CPU个数为64,每颗CPU核数为16 GPUs:8 卡 A800 80GB GPUs Python:3.10 (需要先升级OpenSSL到1.1.1t版本(点击下载OpenSSL),...
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...
alpacais Stanford's attempt to build an instruction-following LLM based on LLaMA. It works like this: Ask a language model to generate instruction-input-response triplets. Use the generated data for fine-tuning LLaMA. After fine-tuning, LLaMA is able to follow the user's instructions and resp...
🚀 Support for LLaMA ecosystems like 🤗transformers, llama.cpp, text-generation-webui, LangChain, privateGPT, vLLM etc.Open-sourced ModelsBase model: Chinese-LLaMA-2 (1.3B, 7B, 13B) Instruction/chat model: Chinese-Alpaca-2 (1.3B, 7B, 13B) Long context model (16K/64K): Chinese-LLaM...
python3 uniform_finetune.py ---model_type moss --model_name_or_path fnlp/moss-moon-003-sft \ --data alpaca --lora_target_modules q_proj v_proj --per_gpu_train_batch_size 1 \ --learning_rate 3e-4 --epochs 3 Note that you can also pass the local path (where LLM weights saved...