微调的结果其实并不是实际的Llama 2模型,而是适配到模型上的一个adapter(Axolotl默认使用qlora来生成Llama模型),所以最终,adapter的大小仅为320MB。 使用Axolotl进行推理也非常简单:我只需要下载这个模型,然后启动Axolotl推理命令: # download from fine tuned repo git lfs install git clone https://huggingface.co/...
python3 trl_finetune.py -m NousResearch/Llama-2-7b-hf --block_size 1024 --eval_steps 2 --save_steps 20 --log_steps 2 -tf mixtral/train.csv -vf mixtral/val.csv -b 2 -lr 1e-4 --lora_alpha 16 --lora_r 64 -e 1 --gradient_accumulation_steps 2 --pad_token_id=18610 --al...
幸运的是,有了像Llama2这样的现成模型,我们可以站在巨人的肩膀上进行进一步的探索。于是,我打算对现有的Llama2聊天模型进行fine-tune,看看能否得到更好的结果。我将在单个GPU上使用Qlora方法对Llama2-chat 7B参数模型进行实验。 看看我之前用原始模型生成的宋词: 再对比一下经过fine-tune后,我生成的唐诗。可以看出,...
In a single-server configuration with a single GPU card, the time taken to fine-tune Llama 2 7B ranges from 5.35 hours with one Intel® Data Center GPU Max 1100 to 2.4 hours with one Intel® Data Center GPU Max 1550. When the configuration is scaled up to 8 GPUs, the...
好久没做 weekend project 了,那么,让我们来 fine-tune 自己的 LLaMA-2 吧!按照下面的步骤,我们甚至不需要写一行代码,就可以完成 fine-tunning! 第一步:准备训练脚本 很多人不知道的是,LLaMA-2 开源后,Meta 同步开源了llama-recipes这个项目,帮助对 fine-tune LLaMA-2 感兴趣的小伙伴更好地 “烹饪” 这个模...
LLaMA的升级版,是一系列7B到70B的模型,同时也通过finetune得到了LLaMA 2-Chat,专门用于对话,也十分关注helpfulness和safety。一上来就先甩出来三张图表明helpfulness和safety _Figure 1. Helpfulness human evaluation results for Llama 2-Chat compared to other open-source and closed-source models. Human raters ...
首先，访问 llama-recipes 项目，此项目为对 LLaMA-2 进行 fine-tuning 的新手提供了极大便利。下载并准备训练数据集 GuanacoDataset，特别推荐选择适用于指令遵循任务的 guanaco_non_chat-utf8.json，但根据实际情况，guanaco_non_chat_mini_52K-utf8.json 也是一个高效选项。将数据集重命名为 alpaca_...
使用Rejection Sampling 进行 finetune,但是这个过程中,除了第一轮之外,去掉除了 Instuction 的部分,这这么做又会带来和 synthetic data 的不一致,将之前的对话在模型训练中的 loss 设置为 0。 对于Instruction 这个部分,数据的合成是有限制的,比如:Hobbies、Language、Pbulic Figure 这些,并且这些限制是 LLAMA2-Chat...
我们经过微调的LLMs,称为Llama 2-Chat,针对对话场景进行了优化。我们的模型在我们测试的大多数基准测试中都优于开源聊天模型,并且基于我们对有用性和安全性的人工评估,可能是封闭源代码模型的合适替代品。我们详细描述了我们对Llama 2-Chat的微调和安全改进方法,以使社区能够在我们的工作基础上再接再厉,为负责任地...
In addition, you can fine-tune Llama2 7B, 13B, and 70B pre-trained text generation models via SageMaker JumpStart. Fine-tune Llama2 models You can fine-tune the models using either the SageMaker Studio UI or SageMaker Python SDK. We discuss both methods in this section. ...