LLaMA最初是由Meta AI(前称Facebook AI)的研究人员开发的。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...
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。近期,Meta AI正式发布了最新一代开源大模型——LLaMA 2。与前代模型相比,LLaMA 2在模型...
2. 克隆GitHub代码存储库 现在,我们将克隆Alpaca LoRA的代码存储库。 复制 $ git clone https://github.com/tloen/alpaca-lora.git $ cd .\alpaca-lora\ 安装库: $ PIP install -r .\requirements.txt 3.训练 名为finettune.py的python文件含有LLaMA模型的超参数,比如批处理大小、轮次数量和学习率(LR),您...
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...
Alpaca (羊驼)是斯坦福大学做的一个instruction-followingLLaMA模型。当前的羊驼模型是根据 7B LLaMA 模型 在Self-Instruct[2] 论文中的技术生成的 52K 指令跟随数据上进行微调的,在初步的人类评估中,我们发现 Alpaca 7B 模型的行为与text-davinci-003Self-Instruct 的数据集上的模型相似。
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 Alpaca、Alpaca LoRA、Japanese-Alpaca-LoRA 等完成,单卡就能完成训练部署。有意思的是,他们之所以将模型名字命名为骆驼,是因为 LLaMA(大羊驼)和 alpaca(羊驼)都属于偶蹄目 - 骆驼科。这样看来,起这个名字也...
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...
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...
python finetune.py \--base_model'decapoda-research/llama-7b-hf'\--data_path'trans_chinese_alpaca_data.json'\--output_dir'./lora-alpaca-zh' 如果是多个GPU,则执行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 WORLD_SIZE=2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1torchrun \--nproc_per_node=2\--mas...
python generate.py--base_model "decapoda-research/llama-7b-hf" \--lora_weights './lora-alpaca-zh' \--load_8bit 1. 2. 3. 其中./lora-alpaca-zh目录下的文件,就是我们刚刚fine tuning模型训练的参数所在位置,启动服务的时候把它加载到内存(这个内存指的是GPU内存)里面。