除了Alpaca-LoRA、Vicuna和BELLE等变种外,还有一些基于LLaMA的有趣应用,如中文LLaMA和姜子牙。中文LLaMA是针对中文语言特性的优化版本,能够更好地理解和生成中文文本。姜子牙则是一个基于LLaMA的对话系统,能够与用户进行自然、流畅的对话,并提供有趣、实用的信息。然而,LLaMA的大型语言模型家族并没有止步于上述变种和应用。
A矩阵的维度是dxr, B 矩阵的维度是rxd, 其中r<<d, 一般r取1,2,4,8就够了。那么这个旁路的参数量将远远小于原来网络的参数W。LoRA训练时, 冻结原来网络的参数W, 只训练旁路参数A和B。 由于A和B的参数量远远小于W, 那么训练时需要的显存开销就大约等于推理时的开销。 可以理解为原LLaMA模型上的一个“补...
Chinese-LLaMA-Alpaca-2开源了完整模型、长上下文版模型、RLHF版模型、AWQ版模型、LoRA模型五种模型。我们在自己部署和微调还是建议用完整模型。 Chinese-LLaMA-2与Chinese-Alpaca-2的区别在于,前者是基于原版Llama-2(非chat版)进行Causal-LM (CLM)训练的,后者是在Chinese-LLaMA-2基础上进行指令精调得到的。如需聊...
LLaMA的名字取自“Large Language Model Family of AI”,它是一种基于Transformer架构的语言模型,使用了大量参数和数据来训练。LLaMA的发展经历了多个阶段,从最初的几十亿参数到现在的数百亿参数,其性能不断提升。二、LLaMA的版本和微调目前,LLaMA主要有以下几个版本:Alpaca、LoRA、Vicuna、BELLE和中文LLaMA等。这些版...
\ --lora_weights 'curiousily/alpaca-bitcoin-tweets-sentiment' \ --share_gradio 简单的界面如下：总结 我们已经成功地使用LoRa方法对Llama 模型进行了微调，还演示了如何在Gradio应用程序中使用它。如果你对本文感兴趣，请看原文：https://avoid.overfit.cn/post/34b6eaf7097a4929b9aab7809f3cfeaa ...
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA,我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程,本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。 配置 首先,alpaca-lora1 GitHub存储库提供了一个脚本(finetu...
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。 注意: 在模型精调(fine-tune)阶段 Alpaca 比 LLaMA 多一个 pad token,所以中文Alpaca的词表大小为49954。在后续将 LoRA 权重合并回基础模...
可以在Model Hub下载以上所有模型,并且使用transformers和PEFT调用中文LLaMA或Alpaca LoRA模型。以下模型调用名称指的是使用.from_pretrained()中指定的模型名称。 2.3其他模型 由于训练方式和训练数据等因素影响,以下模型已不再推荐使用(特定场景下可能仍然有用),请优先使用上一节中的推荐模型。
本项目通过基于LORA的参数高效微调方法,训练了Tibetan-Llama2和Tibetan-Alpaca藏文大语言模型,分别包括7B和13B两种规模,以上模型是基于Llama2模型架构构建的,经过较大规模数据的增量预训练和指令微调,具备了对藏文的深入理解和处理能力。Tibetan-Llama2和Tibetan-Alpaca在藏文理解和生成任务中表现出了较高的效率和性能,并...
https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca Part1介绍 我们通过在原有的LLaMA词汇中增加20,000个中文符号来提高中文编码和解码的效率,并提高LLaMA的中文理解能力。 我们采用低秩适应(LoRA)的方法来有效地训练和部署中国的LLaMA和Alpaca模型,使研究人员能够在不产生过多计算成本的情况下使用这些模型。