docker tag a586dxxxxx haizhi/llama:cn_llama_alpaca docker images 3、微调训练 依赖安装docker和nivida-docker nvidia-docker run --name llama33b --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \ --rm -it \ -v /data/models/llama:/app/original-weights \ --security-opt seccomp=unconf...
python3 scripts/merge_llama_with_chinese_lora.py --base_model original-weights/30B_hf --lora_model original-weights/cn_alpaca/33B --output_type huggingface --output_dir original/cn_llama_alpaca/33B 大概33B的模型合并共占用11GB gpu,下图中另外的计算任务是65B的训练 测试 python3 scripts/inference/...
python3 scripts/inference/inference_hf.py --base_model original-weights/cn_llama_alpaca/7B --with_prompt --interactive --gpus 4,5,6,7 推理:A100 x 8卡的机器,启动推理+gradio,33B的llama fp16精度占用了77GB显存 量化推理:33B的int8占用了37GB显存...
解释:As LLaMA is not designed for instruction-following, few-shot setting might give valuable information on how to follow the question answering structure in C-Eval. However, on the contrary, as Alpaca has already been trained with millions of instruction data, it is less likely to benefit fr...
这是一次探索AI的旅程,帮助你理解并掌握大语言模型的精髓。无论你是研究人员,开发者,或是对AI技术感兴趣的学习者,都能从中受益。相关课程资料请在我的公众号:唐国梁Tommy 菜单栏“资料获取”页面自助获取。 这就是AIGC 科技 计算机技术 AI NLP 教程 AIpaca llama 大模型 自然语言 alpaca LLM 科技猎手2023...
Chinese-LLaMA-33B 通用20G 原版LLaMA-33B[5] 2.7G [百度网盘][Google Drive] 中文Alpaca模型 中文Alpaca模型在上述中文LLaMA模型的基础上进一步使用了指令数据进行精调。如希望体验类ChatGPT对话交互,请使用Alpaca模型,而不是LLaMA模型。 模型名称训练数据重构模型[1]大小[2]LoRA下载[3] Chinese-Alpaca-7B 指令2M...
Alpaca 模型进一步使用了中文指令数据进行指令精调(依旧采用了LoRA技巧),显著提升了模型对指令的理解和执行能力。 LoRA权重无法单独使用:理解为原LLaMA模型上的一个补丁,即需要合并原版LLaMA模型才能使用; 针对原版LLaMA模型扩充了中文词表,提升了中文编解码效率; 开源了使用中文文本数据预训练的Chinese-LLaMA 以及经过指令...
本项目基于Meta最新发布的新一代开源大模型Llama-3开发,是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目(一期、二期)的第三期。本项目开源了中文Llama-3基座模型和中文Llama-3-Instruct指令精调大模型。这些模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练,并且使用精选指令数据进行精调,进一步提升了中文基...
简介:Chinese-LLaMA-Alpaca项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型,这些模型在原版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。
本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型,以进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究。这些模型在原版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。