Cerebras-GPT-13B由Cerebras研发并开源,使用 Chinchilla 公式进行训练的13B参数GPT模型,可为给定的计算预算提供最高的准确性,具备更低的训练成本与功耗。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次文本续写请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 1.模型介绍 1.1 基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA) 1.1.1 训练评估结果 1.1.2 HuggingFace Transformers 1.1.3 预测结果 1.1.4 训练数据集 1.2 姜子牙系列模型 1.2.1 简介...
实测结果显示，讯飞星火V3.5在七大核心能力上都获得了全面提升。甚至，在数学、语言理解和语音交互能力上还超越了GPT-4 Turbo。而同时发布的星火语音大模型，也在首批的37个主流语种上，实现了对OpenAI Whisper V3的超越。此外，科大讯飞还首次开源了深度适配国产算力，拥有130亿参数的iFlytekSpark-13B模型（星火开源-...
可以看出，AUTOACT 方法在 Llama-2 13B 和 70B 基础下训练出的 Agent 全线优于其他所有直接提示方法、CoT 与 Agent 方法。13B 的模型做到了与 GPT-3.5 Turbo 性能相差不多，而 70B 模型甚至超越了 GPT-3.5-Turbo，在 HotpotQA 实现了 3.77% 的提升，在 ScienceQA 上实现了 6.33% 的提升。而进一步与...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练LLM:含Ziya-LLaMA。 *** 训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。 分四阶段训练GPT模型,来自Andrej Karpathy的演讲PDFState of GPT,视频Video 版本...
一个参数量为 13B 的模型竟然打败了顶流 GPT-4?就像下图所展示的,并且为了确保结果的有效性,这项测试还遵循了OpenAI的数据去污方法,更关键的是没有发现数据污染的证据。 如果你细细查看图中的模型,发现只要带有「rephraser」这个单词,模型性能都比较高。
在这样的背景下,Auto-J应运而生,成为了一个开源的13B评估大模型,其评论能力已经超越了GPT-4。 Auto-J的原理 Auto-J模型基于Transformer架构,通过自注意力机制和位置编码来处理输入的评论数据。该模型使用预训练的方式进行训练,即在大量无标签的评论数据上进行学习,从而获得对评论的深入理解。在训练过程中,Auto-J...
百度: https://pan.baidu.com/s/1OyByAVBBF1qQH46fMt0wXA?pwd=ct3z 夸克:https://pan.quark.cn/s/3c93b3a1b9c3 不支持A卡 至少22G显存 解压后4个文件夹,eval_config和minigpt4下面是配置文件, ck和vicuna13b是模型文件, 全部覆盖即可,记得备份配置文件。
MedicalGPT,作为一款基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型,凭借其高效性能和精准回答,在医疗领域引起了广泛关注。本文将深入解析MedicalGPT的技术原理、训练过程及其实际应用,并探讨LLaMA-13B模型的特点及应用优势。 MedicalGPT技术原理与训练过程 MedicalGPT是一个专注于医疗行业的语言大模型,其训练过程经历了多个关键阶段,包括...
parametrize('model_name', ["7B", "13B"]) def test_llama_generation(model_name): checkpoint_path = Path(os.environ.get('CHECKPOINT_DIR', current_dir.parent.parent / 'checkpoints')) / 'llama' @@ -219,11 +219,12 @@ def test_llama_generation(model_name): print(f'Prompt processing ...