2024 年 8 月 12 日，阿布扎比科技创新研究所（TII）发布了首个无需注意力机制的 7B 模型 ——Falcon Mamba 7B。这一模型能够处理任意长度的序列，无需增加内存存储，并且可以在单个 A10 24GB GPU 上运行。Falcon Mamba 7B 的生成新 token 的时间保持恒定，与上下文的大小无关。什么是 Falcon Mamba 7B Falcon...
Falcon-7B 是由 TII 构建的仅 7B 参数因果解码器模型,并在使用精选语料库增强的 RefinedWeb 的1,500B 个 tokens 上进行训练。它是在 Apache 2.0 许可证下提供的。 要开始使用 Falcon(推理、微调、量化等),我们建议阅读这篇HF 的精彩博文! 为什么使用 Falcon-7B? 由于在经过精选语料库增强的 RefinedWeb 的 ...
Falcon Mamba 7B 基于原始 Mamba 架构,使用选择性状态空间的线性时间序列建模,并通过添加额外的RMS 归一化层,确保了大规模训练的稳定性。Falcon Mamba 模型创新性地引入了 RMS 归一化层,这一举措不仅提升了训练的稳定性,还为模型在各种应用场景中的出色表现奠定了基础。 Falcon Mamba 7B 的技术细节包括使用了约 550...
Falcon Mamba 是由阿布扎比的 Technology Innovation Institute (TII) 开发并基于 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 的开放获取模型。该模型是开放获取的,所以任何人都可以在 Hugging Face 生态系统中 这里 使用…
Falcon Mamba是由阿布扎比的Technology Innovation Institute (TII)开发并基于TII Falcon Mamba 7B License 1.0的开放获取模型。该模型是开放获取的，所以任何人都可以在 Hugging Face 生态系统中这里使用它进行研究或应用。Falcon Mambahttps://falconllm.tii.ae/tii-releases-first-sslm-with-falcon-mamba-7b.html...
https://huggingface.co/tiiuae/falcon-mamba-7b Falcon Mamba 7B 也成为了继 Falcon 180B、Falcon 40B 和 Falcon 2 之后,TII 开源的第四个模型,并且是首个 Mamba SSLM 架构模型。 首个通用的大型纯Mamba模型 一直以来,基于 Transformer 的模型一直占据着生成式 AI 的统治地位,然而,研究人员注意到,Transformer...
这就是最新Falcon Mamba 7B模型。 它采用Mamba 状态空间语言模型架构来处理各种文本生成任务。 通过取消传统注意力机制,有效提升了模型处理长序列时计算效率低下的问题。它可以处理无限长序列,但内存需求不增加。无论上下文多长,生成每个 token 的时间基本一样。
通过基于Falcon-7B模型的QLoRA微调实操,我们成功构建了一个面向心理健康领域的Chatbot。该Chatbot能够为用户提供专业、贴心的心理支持和建议,帮助他们解决心理问题。未来,我们可以进一步优化模型结构和微调方法,提高模型的性能和效率,为用户提供更加优质的服务。同时,我们还可以将这种方法应用到其他领域,如教育、医疗等,推动...
本文将介绍一种基于Falcon-7B模型的QLoRA微调实操方法,帮助读者构建一个面向心理健康领域的Chatbot。Falcon-7B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。而QLoRA则是一种轻量级的微调技术,可以在不改变原始模型结构的情况下,提高模型在特定领域的性能。 一、数据准备 首先,我们需要收集心理健康领域的...
文本是参考文献[1]的中文翻译,主要讲解了Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调的过程。项目GitHub链接为https://github.com/iamarunbrahma/finetuned-qlora-falcon7b-medical,如下所示: 使用领域适应技术对预训练LLM进行微调可以提高在特定领域任务上的性能。但是,进行完全微调可能会很昂贵,并...