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 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.htmlTec...
device_map="auto", # 指定device_map="auto",以便HF Accelerate将确定将模型的每个层放在哪个GPU上trust_remote_code=True, # 设置trust_remote_code=True以使用带有自定义代码的falcon-7b模型 ) 在这里,load_in_4bit设置使模型以4位精度加载,bnb_4bit_use_double_quant使双重量化成为可能,正如QLoRA提出的那样。
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Refined Web数据集的 1.5 万亿个令牌进行训练。他们认为,他们最先进的性能很大程度上归功于训练数据的质量。 关于数据 我选择使用 Falcon 模型的原始预训练版本而不是聊天训练模型来简化微调数据;即没有...
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...
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...
https://github.com/htrivedi99/falcon-7b-truss 让我们开始吧! 步骤1:使用Truss进行Falcon 7B本地设置 首先,我们需要创建一个Python版本≥3.8的项目。 然后,我们将从HuggingFace官网下载模型,并使用Truss进行包装。以下是我们需要安装的依赖项: 复制 pip install truss ...
falcon-7b-sft-mix-2000 任务: 文本生成 语言: EnglishSpanishGerman + 1 更多 其他: sft License: License: apache-2.0 加入合集 模型评测 部署 微调实例下载模型 This model is a fine-tuning of TII'sFalcon 7BLLM. It was trained on a mixture of OASST top-2 threads (exported on June 2, 2023)...