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)...
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,...
为了提高模型性能,来自斯坦福的研究者帮助其完成了指令微调的工作,训练了一个名为Alpaca(羊驼)的 70 亿参数新模型(基于 LLaMA 7B)。具体来说,他们让 OpenAI 的 text-davinci-003 模型以 self-instruct 方式生成 52K 指令遵循(instruction-following)样本,以此作为 Alpaca 的训练数据。实验结果表明,Alpaca 的很多行...
Alpaca-Lora支持使用多种预训练模型,这里我们选择使用decapoda-research/llama-7b-hf模型。在项目根目录下运行以下命令: transformers-cli download decapoda-research/llama-7b-hf 这将自动下载并保存预训练模型。 2. 准备微调数据 为了训练出针对自己数据集的高效模型,我们需要准备微调数据。这里我们使用基于斯坦福Alpaca...
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作为一种先进的预训练模型,在文本生成、语义理解等方面展现出强大的能力。然而,要使模型在实际应用中发挥最佳效果,微调(Fine-tuning)技术成为了关键。本文将从理论到实践,带领读者探索Alpaca-LoRa微调的魅力。 一、Alpaca-LoRa模型简介 Alpaca-LoRa是一种基于Transformer架构的预训练模型,其特点在于采用了...
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: ...
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: ...
Alpaca- LoRA是Stanford Alpaca的小型版,耗电量更少,可以在Raspberry Pie等低端设备上运行。Alpaca-LoRA使用低秩自适应(LoRA)来加快大型模型的训练,同时消耗更少的内存。 Alpaca LoRA的Python实现 我们将创建一个Python环境在本地机器上运行Alpaca-Lora。您需要一个GPU来运行这个模型。它无法在CPU上运行(或者输出很缓慢...
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...