将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 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...
在实际应用中,Alpaca-Lora可以用于各种自然语言处理任务,如智能客服、文本生成和摘要等。通过快速微调模型,我们可以使其更好地适应特定领域的数据和需求,从而提高任务完成的质量和效率。 总的来说,Alpaca-Lora为我们提供了一种全新的方式来快速微调大型语言模型。通过利用LoRA技术,我们可以在短时间内实现对模型的优化,实...
Alpaca-LoRA的核心思想在于,它不需要对整个LLaMA(7B)模型进行大量的参数训练,而只需要调整模型中的一小部分参数。这种微调方式不仅降低了计算资源的需求,还大大提高了训练速度。实验表明,仅通过20分钟的微调,Alpaca-LoRA就能达到与斯坦福羊驼模型相当的效果,这无疑为NLP领域的研究者和开发者提供了一种全新的思路和方法。
Alpaca-lora是使用LoRA技术在LLaMa上面复刻了Alpaca。Alpaca使用了full fine tuning 技术 该repo使用(LoRA)重现斯坦福羊驼结果的代码。Alpaca-lora提供了一个质量相似的 Instruct 模型,可以在 Raspberry Pi 上运行,并且代码很容易扩展到text-davinci-003 13b 30b 65b模型 除了在单个 RTX 4090 上运行数小时内的训练代码...
此模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练,进一步提升了中文基础语义理解能力。同时,中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调,显著提升了模型对指令的理解和执行能力。 - 飞桨AI Studio
raise ValueError(f"Can't find config.json at '{pretrained_model_name_or_path}'") ValueError: Can't find config.json at 'tloen/alpaca-lora-7b' candowuclosed this ascompletedMar 24, 2023 theUpsidercommentedJun 6, 2023• edited
chinese_alpaca_plus_lora_7b.zip 星 星尘局 2枚 CC BY-NC-SA 4.0 自然语言处理 0 3 2023-07-04 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 chinese_alpaca_plus_lora_7b.zip chinese_alpaca_plus_lora_7b.zip (1002.18M) 下载 File Name Size Update Time YOU_MUST_ALSO_DOWNLOAD_LLAMA_PLUS_7B.md ...
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,...
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,...
Alpaca-Lora是一种轻量级的模型压缩技术,它通过优化模型参数和结构,使得模型在保持高性能的同时,减少计算量和内存占用。而LLaMA(7B)则是一种大型的自然语言处理模型,具有强大的文本生成和理解能力。将Alpaca-Lora与LLaMA(7B)相结合,可以实现快速而高效的微调过程。 在实际应用中,我们使用了Alpaca-Lora对LLaMA(7B)进行...