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...
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)...
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...
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...
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: ...
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。
首先,两个星期前来自斯坦福几位聪明的同学,带来了他们的“斯坦福羊驼”项目:tatsu-lab/stanford_alpaca,通过使用 OpenAI 的API,从ChatGPT获取了5万2千条数据,然后借助了一台搭载 4 颗 80G 显存的 A100 GPU服务器完成了 7B 的 LLaMA 模型的微调,带来了令人惊艳的效果,达到类似text-davinci-003的评估结果,验证了...
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...
镜像选择“镜像市场”，镜像名称搜索“Alpaca-LoRA7B”,选择该镜像创建GPU云主机即可。GPU云主机创建成功之后，登录GPU云主机。登录页面如下所示：预装的镜像提供如下信息：1.微调 1：运行前请初始化GPT环境 conda activate gpt2：微调 cd /opt/alpaca-lora-main && python finetune.py --base_model '/opt/llama...