LLama3-ChatQA-8B的fine-tuning-QLoRA在深度学习领域,大型预训练语言模型(如LLaMA)已经显示出在各种自然语言处理任务上的卓越性能。然而,这些模型的庞大规模往往伴随着巨大的存储和计算需求。为了解决这一问题…
ChatGLM项目地址:https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning 5.2 LLaMA大模型微调 项目简介:基于 PEFT 的高效 LLaMA 微调,兼容 LLaMA 与 LLaMA-2 模型。 项目地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning 总结一下, 大模型的微调技术的诞生是源于大模型进行训练的成本,因为训练一次大模型类...
llama3自主构建中文训练集(dataset),中文写作模型数据集,fine-tuning文本转数据集工具整合包:https://pan.quark.cn/s/3372b2cedb67数据集构建项目:https://github.com/v3ucn/llama3-txt2json-dataset-maker微调笔记:https://colab.research.google.com/drive/, 视频播放量
这里如果将 llama.cpp 运行在 gpu 上, 编译时一定要加 LLAMA_CUBLAS=1,同时推理的时候,指定--gpu-layers|-ngl来分配运行在 gpu 上的层数,当然越大,占用 gpu 的内存会越多。 如果是 RWKV 模型,则考虑采用rwkv.cpp[19],此方法与llama.cpp类似,使用方式也是类似的。 还有Llama 模型还可以考虑使用exllama[20...
r），Adapter和LoRA都可以使用bfloat-16混合精度训练在具有24 Gb RAM的单个GPU上微调7B参数LLaMA基本...
开源领域 ChatGLM,LLAMA,RWKV 主要就是这 3 种模型, 中文好一点就是 ChatGLM,潜力最好的就是 LLAMA,RNN 架构决定 RWKV 有很好的推理效率(随输入长度内存占比线性自增,而 LLAMA 则是指数增加) 和 Length Extrapolation (关于长度外推性,可以参考苏神的文章 [4])。
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(七) 使用 LoRA 微调 LLM 的实用技巧 使用LoRA 微调 LLM 的实用技巧 学习率调度器 学习率调度器在整个训练过程中降低学习率,以优化收敛并避免超过损失最小值。 余弦退火是一种学习率调度程序,它按照余弦曲线调整学习率。它从较高的学习...
GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的检索增强生成技术:调查)”
OpenAI GPT-4o,Google Gemini,Meta Llama3... 无论闭源还是开源,大模型技术的发展今年是你方唱罢我登场,而且迭代速度飞快,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,LoRA、模型压缩、QLoRA、DeepSpeed、Megatron-LM、Flash Attention、RLHF、DPO等等,几乎每天都有新的发展。 我们总结...
Neural Magic 致力于在标准 CPU 基础设施上高效部署深度学习模型，如 Llama 2。通过结合剪枝、量化与 DeepSparse，展示了在 CPU 上加速 Llama 2 推理而不影响准确性。今天，我们宣布 DeepSparse 支持 Llama 2，并扩展了 Sparse Fine-Tuning 研究至 Llama 2 7B。研究证明了软件加速方法在领先模型架构上...