Chinese-LLaMA-2与Chinese-Alpaca-2的区别在于,前者是基于原版Llama-2(非chat版)进行Causal-LM (CLM)训练的,后者是在Chinese-LLaMA-2基础上进行指令精调得到的。如需聊天交互,请选择Alpaca而不是LLaMA。 本文主要是学习为主,能跑通整个流程,模型选择完整模型Chinese-LLaMA-2-1.3b和7b。 Chinese-LLaMA-2-1.3b的...
将Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型转换为gguf模型 #根目录 python convert.py zh-models/7B/ 将生成的fp16格式的gguf模型进行4-bit量化 ./quantize ./zh-models/7B/ggml-model-f16.gguf ./zh-models/7B/ggml-model-q4_0.gguf q4_0 Step 4: 加载并启动模型 到这一步其实可以用llama.cpp的加载模型方式...
近日,由哈尔滨工业大学讯飞联合实验室推出的Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目引起了广泛关注。该项目是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期,基于Meta发布的可商用大模型Llama-2进行开发,推出了一系列全新的中文大语言模型。本文将对这个备受瞩目的开源项目进行全面介绍。 项目亮点 Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目在多个方面都有显著特色...
这里以下载了Chinese-LLaMA-Alpaca-2非GGUF 模型): 1.请将你下载好的模型文件放在你的llama.cpp/zh-models/7B/内2.在 llama.cpp 文件夹内运行上述指令$ python convert.py zh-models/7B/时你可能遇到类似如下的报错: $ python convert.py zh-models/7B/ Traceback (most recent call last): File "~/ll...
基座模型(4K上下文):Chinese-LLaMA-2 (1.3B, 7B, 13B) 聊天模型(4K上下文):Chinese-Alpaca-2 (1.3B, 7B, 13B) 长上下文模型(16K/64K): Chinese-LLaMA-2-16K (7B, 13B) 、Chinese-Alpaca-2-16K (7B, 13B) Chinese-LLaMA-2-64K (7B)、Chinese-Alpaca-2-64K (7B) 偏好对齐模型:Chinese-Alpaca-2...
偏好对齐模型:Chinese-Alpaca-2-RLHF (1.3B, 7B) 中文LLaMA&Alpaca大模型|多模态中文LLaMA&Alpaca大模型|多模态VLE|中文MiniRBT|中文LERT|中英文PERT|中文MacBERT|中文ELECTRA|中文XLNet|中文BERT|知识蒸馏工具TextBrewer|模型裁剪工具TextPruner|蒸馏裁剪一体化GRAIN ...
chinese_llama_plus_lora_7b 目录相当于 path_to_chinese_llama_or_alpaca_lora 在7B目录下,上次是将 原始模型转换成了 ggml-model-f16.gguf,并int4量化成了 ggml-model-q4_0.gguf (1)使用transformers提供的脚本convert_llama_weights_to_hf.py,将原版LLaMA模型转换为HuggingFace格式 ...
与其他LLaMA模型一样,目前的Chinese-LLaMA-2-16K不适合直接拿来用于对话 Chinese-Alpaca-2-16K将在下一个版本推出,敬请关注 其他更新 添加了Alpaca-2-13B输出样例(#131) llama.cpp:删除了中的-eps选项以适配GGUF新版模型(#162) llama.cpp:更新了新版k-quant模型PPL结果(#172) 更新训练策略(#150) 更新openai...
[2024/01/23] 添加新版GGUF模型(imatrix量化)、AWQ量化模型,支持vLLM下加载YaRN长上下文模型。详情查看📚 v4.1版本发布日志 [2023/12/29] 发布长上下文模型Chinese-LLaMA-2-7B-64K和Chinese-Alpaca-2-7B-64K,同时发布经过人类偏好对齐(RLHF)的Chinese-Alpaca-2-RLHF(1.3B/7B)。详情查看📚 v4.0版本发布...
相关模型已在🤗Hugging Face、🤖ModelScope、机器之心SOTA!社区、Gitee等平台同步上线。同步提供了GGUF量化版本模型(2bit~8bit),供用户快速便捷地体验相关模型。 项目地址:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3 Llama-3 简介 ...