datasets:- tiiuae/falcon-refinedweb language:- en inference: false license: apache-2.0 🚀 Falcon-7B 模型简介 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、...
因此,主要目标是使用经过筛选的对话数据集并使用QLoRA技术在开源Falcon-7B LLM上进行微调,从而构建一个心理健康聊天机器人。Falcon-7B LLM根据Apache 2.0许可证提供,因此可以用于商业目的。 什么是LoRA? 让我们介绍一下LoRA[2](大规模语言模型的低秩适应,由Edward Hu等人提出)。LoRA技术基于LLM的参数高效微调方法。使...
为了更好地说明基于Falcon-7B模型的QLoRA微调实操在构建面向心理健康领域的Chatbot中的应用,我们可以举一个实例。 假设一个用户向Chatbot咨询关于抑郁症的问题。用户输入:“我最近总是感到情绪低落,是不是得了抑郁症?”Chatbot在接收到用户的输入后,使用微调后的Falcon-7B模型进行分析和理解。模型会识别到用户的输入与...
一、Falcon-7B模型介绍 Falcon-7B是一个基于Transformer架构的大型预训练语言模型,拥有数十亿个参数。该模型在大量文本数据上进行训练,能够生成连贯、自然的文本内容。由于其强大的文本生成能力和广泛的适应性,Falcon-7B成为了构建Chatbot的理想选择。 二、QLoRA微调方法 QLoRA(Quantization-aware Low-Rank Adaptation)是...
本笔记本演示了如何在单个 GPU 上微调最先进的大型语言模型 (LLM) 。此示例使用 Falcon-7B,因为它已获得 Apache 许可。本笔记本中使用的数据仅供参考,除非您已获得许可,否则请勿使用此数据。 关于模型 该笔记本使用阿联酋TII 的 Falcon-7B LLM 。它是一个仅包含 70 亿参数的解码器变压器模型,使用来自清理、整理的...
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...
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。
4.2 Falcon-7B模型的量化 首先,加载一个分片模型(sharded model),而不是一个单一的大模型。使用分片模型的优点是,当与accelerate库结合使用时,可以将特定部分加速移动到内存不同的部分(有时是CPU或GPU),从而有助于在较小的内存中对大型模型进行微调。此处我使用的是ybelkada/falcon-7b-sharded-bf16 分片模型[4...
Falcon-7B是一种基于Transformer的预训练语言模型,具有强大的自然语言处理能力。通过在大量文本数据上进行训练,Falcon-7B可以学习到语言的语法、语义和上下文信息。QLoRA微调是一种基于知识蒸馏的微调方法,通过将预训练模型的知识迁移到目标模型上,可以提高目标模型在特定任务上的性能。二、数据准备在构建心理健康领域...
为了更好地满足用户需求,我们选择基于Falcon-7B模型进行QLoRA微调,以构建一个面向心理健康领域的Chatbot。一、准备数据首先,我们需要收集大量与心理健康相关的对话数据。这些数据可以通过公开数据集、社交媒体、论坛等途径获取。在收集数据时,我们需要特别注意数据的多样性、质量和隐私保护。二、数据预处理数据预处理是Q...