因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少,这样不仅微调的成本显著下降(使用一块 RTX 4090 显卡,只用 5 个小时就训练了一个与 Alpaca 水平相当的模型,将这类模型对算力的需求降到了消费级)...
由于目标是对模型进行fine-tuning,所以得有一个fine-tuning的目标,由于原始模型对中文支持并不好,所以目标就有了,用中文语料库让模型更好的支持中文,这个社区也准备好了,直接下载中文的语料库就好了,在本地执行 wget https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.json?
defmain(load_8bit:bool=False,base_model:str="",lora_weights:str="tloen/alpaca-lora-7b",prompt_template:str="",# The prompt template to use,willdefaultto alpaca.server_name:str="0.0.0.0",# Allows to listen on all interfaces by providing'0.share_gradio:bool=False,):base_model=base_mo...
https://github.com/tloen/alpaca-lora,整个模型都是开源的,真好!首先把模型文件下载到本地,执行git clonehttps://github.com/tloen/alpaca-lora.git.。 本地会有文件夹alpaca-lora,然后cd alpaca-lora到文件夹内部执行 pip install -r requirements.txt 这个过程可能会比较慢,需要从网上下载大量的依赖包,过程...
这个模型是在 Meta 开源的 LLaMA 基础上,参考 Alpaca 和 Alpaca-LoRA 两个项目,对中文进行了训练。 项目地址:https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora 目前该项目释放了两个模型 luotuo-lora-7b-0.1、luotuo-lora-7b-0.3,还有一个模型在计划中: ...
为了解决这个问题,Alpaca-LoRA模型应运而生,它基于LLaMA(7B)模型,通过低秩适应(LoRA)技术,实现了模型的轻量级微调,取得了令人瞩目的效果。 Alpaca-LoRA的核心思想在于,它不需要对整个LLaMA(7B)模型进行大量的参数训练,而只需要调整模型中的一小部分参数。这种微调方式不仅降低了计算资源的需求,还大大提高了训练速度。
Alpaca-LoRA 的衍生项目 尽管Alpaca 性能可以媲美 GPT 3.5,但其种子任务都是英语,收集的数据也都是英文,因此训练出来的模型对中文并不友好。为了提升对话模型在中文上的效果,我们看看都有哪些比较好的项目。 首先是来自华中师范大学等机构的三位个人开发者开源的中文语言模型骆驼 (Luotuo),该项目基于 LLaMA、Stanford...
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora则是利用 Lora 技术,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并...
Alpaca-LoRA是一种基于LoRA(Low-Rank Adaptation)技术的LLAMA模型指令调整方法。LoRA是一种有效的模型压缩技术,它通过将大型模型的某些层分解为低秩矩阵,从而减小了模型的体积和计算复杂度。Alpaca-LoRA利用LoRA技术,对LLAMA模型进行微调,使其在保持高性能的同时,降低了对计算资源和内存的需求。 实现Alpaca-LoRA的过程相...
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...