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,...
1. GLM-130B在一个由96个NVIDIA DGX-A100(8 * 40G)GPU节点组成的集群上进行训练,每个节点有8张A100 GPU,每张GPU负责1.35亿个参数 2. GLM-130B使用了ZeRO作为优化器,它可以有效地减少显存占用和通信开销,提高训练效率 3. GLM-130B使用了混合精度训练(Mixed Precision Training)和梯度累积(Gradient Accumulation)...
其中,--model_name_or_path指定预训练模型的路径,--train_file和--validation_file分别指定训练集和验证集的文件路径,--output_dir指定输出目录。 微调过程可能需要较长时间,建议在后台运行。 微调Alpaca-Lora 1. 调整超参数 在微调过程中,我们可以通过调整超参数来优化模型的性能。常见的超参数包括学习率、批大小...
通过集成多个模型的预测结果,可以获得更稳定、更准确的性能表现。 总之,Alpaca-LoRa作为一种先进的预训练模型,通过微调技术可以充分发挥其在自然语言处理任务中的优势。通过理解微调的概念、方法和实践经验,读者可以更好地应用Alpaca-LoRa模型于实际场景中,提高任务完成的质量和效率。相关文章推荐 文心一言接入指南:通过百...
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: ...
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...
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: ...
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: ...
chatGPT惊艳问世后,大模型部署话题一直高热不退,但是一方面GPT只有蛛丝马迹的论文,没有开源代码;另一方面GPT训练至少数千块80G A100的高昂算力成本,也让很多个人用户无法上手去学。经过不断尝试踩坑,终于调通啦最近Stanford 发布的基于 LLaMA的Alpaca-LoRA,70亿参数规模,只需要A5000,3090等24G显存的消费级的单卡GPU...
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...