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...
通过这个实例,我们可以看到Alpaca-LoRA在LLAMA模型指令调整中的实际应用效果。它不仅可以帮助我们解决计算资源和内存不足的问题,还可以提高模型的灵活性和可扩展性。因此,我们相信Alpaca-LoRA将在未来的人工智能领域中发挥更大的作用。 总之,Alpaca-LoRA是一种基于LoRA技术的LLAMA模型指令调整方法。它通过利用低秩矩阵对模...
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...
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)...
2. 其次,获取 LLaMA 权重。将下载到的权重值存储到名为 unconverted-weights 文件夹里,文件夹层次结构就像下面这样: unconverted-weights ├── 7B │ ├── checklist.chk │ ├── consolidated.00.pth │ └── params.json ├── tokenizer.model ...
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...
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...
在网站上我们可以看到这些文件,需要将llama-7b-hf和alpaca-lora-7b各自下载到对应的文件夹中。 2.3 改写脚本,适应命令行操作 改写作者的脚本。这是因为作者的脚本是直接调用gradio去生成web服务。而笔者在这里只是为了在命令行端与大模型来个深度对话(读者可以直接取用,不用考虑代码的细节)。
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 复制 Cloud Studio代码运行 WORLD_SIZE=2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1torchrun \--nproc_per_node...