Llama2-Chinese项目:2.1-Atom-7B预训练 虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力,可以采用微调和预训练两种路径,其中: 微调需要的算力资源少,能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显...
FreeWilly 是 Stability AI 开源的 LLaMA 2 微调模型,其性能与 ChatGPT 不相上下。此次开源中,发布了基于 LLaMA 2 70B 模型的微调模型 FreeWilly2,以及基于 LLaMA 65B 原始模型微调的 FreeWilly1。FreeWilly 使用基于标准 Alpaca 格式的全新合成数据集,并经过监督微调(SFT)的训练。在各项基准测试中,FreeWilly2 ...
相比于LLaMA,Llama2的训练数据达到了2万亿token,上下文长度也由之前的2048升级到4096,可以理解和生成更长的文本。Llama2Chat模型基于100万人类标记数据微调得到,在英文对话上达到了接近ChatGPT的效果。 四.相关问题 1.CUDA Setup failed despite GPU being available 解析:如下是网上介绍的解决方案,还有的建议源码编译,...
【LLM实战】 基于QLoRA微调微软Phi-2的对话摘要任务03-138.大模型高效微调详解-从Adpter、PrefixTuning到LoRA05-069.大模型高效微调-LoRA原理详解和训练过程深入分析06-1110.【LLM训练系列】NanoGPT源码详解和中文GPT训练实践08-2511.【LLM训练系列】从零开始训练大模型之Phi2-mini-Chinese项目解读09-09 收起 一、...
可能需要微调一下了。 换一个: ./main -m ./models/path_to_output_dir/ggml-model-q4_0.gguf -n 512 --prompt "I want to fly" I want to fly,but too heavy.(19张)何思聪(Talitha Hoffman),1988年5月22日出生于美国佛罗里达州,美国影视演员。2002年,出演了爱情喜剧《我最好朋友的婚礼》中的小...
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力,可以采用微调和预训练两种路径,其中: 微调需要的算力资源少,能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见,只能激发基座模型已有的中...
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力,可以采用微调和预训练两种路径,其中: 微调需要的算力资源少,能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见,只能激发基座模型已有的中文能力,...