数据集地址:TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GGUF 导入Llama类 from llama_cpp import Llama 使用Llama类的构造函数来从指定的路径加载一个预训练或微调过的 Llama 模型。 llm = Llama(model_path="/home/jhoward/git/llamacpp/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf") 输入查询提示词 output = llm("Q: Name the p...
GPT-4的训练数据集包括约13万亿个token。在训练过程中,对基于文本的数据进行2个epoch的训练,对基于代码的数据进行4个epoch的训练。此外,使用来自ScaleAI和内部的数百万行微调数据,对模型进行进一步的优化和调整。这些多样化的数据来源为GPT-4的训练提供丰富的素材,并有助于提高其在各种任务上的性能和泛化能力。三...
这道题目解不出来有两个原因,一个是本身给的条件有限,另一个是作为一个LLM,GPT不可能获得交互式终端的权限(最起码题里没给)。而假如GPT真知道IP地址,那就说明信息泄露了,因为这个地址只有MIT有。像这种例子还有一些(4%),研究人员都在数据集上进行了标注。当然,也有一些题目都不能称之为问题,比如下面...
在所有针对LLMs的过度优化中,一个有趣的事实是视觉模型的输入输出成本与文本模型不同。正如我们在“亚马逊云危机”一文中所描述的,文本模型的数据加载成本极低。而视觉模型的IO成本则高出大约150倍,每个标记的数据量为600字节,而不是文本模型的4字节。现在人们正在对图像压缩进行大量研究。 这对于那些为未来2-3年...
大模型混战究竟谁才是实力选手?清华对国内外 14 个 LLM 做了最全面的综合能力测评,其中 GPT-4、Cluade 3 是当之无愧的王牌,而在国内 GLM-4、文心 4.0 已然闯入了第一梯队。 在2023 年的「百模大战」中,众多实践者推出了各类模型,这些模型有的是原创的,有的是针对开源模型进行微调的;有些是通用的,有些...
大模型混战究竟谁才是实力选手?清华对国内外 14 个 LLM 做了最全面的综合能力测评,其中 GPT-4、Cluade 3 是当之无愧的王牌,而在国内 GLM-4、文心 4.0 已然闯入了第一梯队。 在2023 年的「百模大战」中,众多实践者推出了各类模型,这些模型有的是原创的,有的是针对开源模型进行微调的;有些是通用的,有些...
从GPT-3到4,OpenAI希望扩大100倍,但问题是成本。密集的Transformer模型将无法进一步扩展。密集的Transformer是OpenAI GPT-3、Google PaLM、Meta LLAMA、TII Falcon、MosaicML MPT等模型使用的模型架构。我们可以轻松地列举出使用这种相同架构训练LLM的50多家公司。这是一个不错的架构,但对于扩展来说有缺陷。在GPT-4...
考虑到不同的数据集敏感度不同,对分数先计算标准化得分。(编者按:比如之前刷GLUE时有些少监督数据集非常敏感,动不动就是十几个百分点的差别。)类似我们考四六级,针对每个数据集,将所有测试的模型表现调整为标准正态分布,并将所有分数线性缩放到0~100的区间。实验结果 实验对比了21个模型,包括13个开源模型...
在生成修正数据之后,研究者微调了 LLM,从而评估这些模型是否可以从错误中学习。他们主要在以下两种微调设置下进行性能比较。一是在思维链(CoT)数据上微调。研究者仅在问题原理(question-rationale)数据上微调模型。尽管每个任务中有带注释的数据,但他们额外采用了 CoT 数据增强。研究者使用 GPT-4 为训练集中的...
从GPT-3到4,OpenAI希望扩大100倍,但问题是成本。密集的Transformer模型将无法进一步扩展。密集的Transformer是OpenAI GPT-3、Google PaLM、Meta LLAMA、TII Falcon、MosaicML MPT等模型使用的模型架构。我们可以轻松地列举出使用这种相同架构训练LLM的50多家公司。这是一个不错的架构,但对于扩展来说有缺陷。