貌似在中文方面baichuan13B得分更高我无法直接访问最新的测试和比较数据，因为我是在2021年10月训练的模型...
LongChat 是一个面向开发者的聊天机器人模型系列,由 LMSYS Org 开源,包括 LongChat-7B 和 LongChat-13B,可扩展上下文长度高达 16K 个 token。LongChat 通过压缩旋转嵌入技术,对从 ShareGPT 收集的用户共享对话分别微调 llama-7b、llama-13b 得到。评估结果表明,LongChat-13B 的远程检索准确性比其他长上下文模型高出 ...
如果model文件夹下只有一个模型,那oobabooga会自动加载,如果有多个模型,像雄哥这样,它就会跳出模型选择的页面: 现在我们以Vicuna-13b作为案例,来启动模型。 弹出:Running on local URL:http://127.0.0.1:7860 To create a public link, set share=True in launch(). 就说明启动成功,然后和stable-diffusion一样 ...
待训练完毕,我们也将开源该模型权重,我们将该模型命名为firefly-chatglm2-6b。下面将简单展示该模型的生成效果,模型在上下文理解、指代消歧等方面具有不错的效果,因为加入了一部分数学题,模型的数学推理能力也有一定的提升,但比起13B的模型还是略显逊色。总体而言,我们的微调方法有着不错的效果。 对话示例1: 对话示...
百川2-13B 光是模型加载就需要26GB的显存,加上推理需要的消耗,没28GB以上的显存是搞不了。 百川2-13B支持8位和4位的量化。 8位量化之后需要18.6G以上的显存。 4位量化之后需要11.5GB以上的显存。 量化才能部署上。 拉取docker镜像 拉取autodl上的镜像: ...
生成式语言模型如chatgpt、chatglm2和baichuan13Bchat在自然语言处理领域已经取得了显著的进步。然而,对于表格数据,这些模型往往表现得不够理想。表格是一种结构化的数据形式,包含行列交错的表格数据,而语言模型通常更擅长处理文本形式的自然语言。为了使生成式语言模型更好地理解表格数据,我们可以采用以下方法: 数据预处理...
https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B(百川13B) 模型地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b(ChatGLM2-6B) https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat(百川13B) 四、安装及部署 所有相关文件和环境安装好后,开始运行模型。
目前开源领域已经有一些模型宣称支持了8K甚至是更长的上下文。那么这些模型在长上下文的支持上表现到底如何？最近LM-SYS发布了LongChat-7B和LangChat-13B模型，最高支持16K的上下文输入。为了评估这两个模型在长上下文的表现，他们对很多模型在长上下文的表现做了评测，让我们看看这些模型的表现到底怎么样。支持超长上下文...
1. LLaMA-13B比GPT-3(参数量为175B)小10倍,但在大多数基准测试中都超过了GPT-3。 2. 没有将中文语料加入预训练,LLaMA在中文上的效果很弱。 ChatGLM ChatGLM是基于GLM-130B训练得到的对话机器人。GLM使用了一个单独的Transformer。 改动: 1. 自定义Mask矩阵。
前方干货预警:这篇文章可能是你目前能够找到的可以无痛跑通LLM微调并基本理解整个流程的门槛最低的入门范例。 门槛低到什么程度,本范例假设你是一个三无用户。 1,无NLP经验:你没有扎实的NLP理论知识,只有一些基本的炼丹经验。没关系,我们会在恰当的时候告诉你必要的原理。