这里说明一点,像GPT3、LLaMA这样的大模型理论上是可以从增量预训练中获益,但增量预训练需要满足两个要求:1)高质量的预训练样本;2)较大的计算资源,显存要求高,即使是用LoRA技术,也要满足block_size=1024或2048长度的文本加载到显存中。 其次,如果你的项目用到的数据是模型预训练中已经使用了的,如维基百科、ArXiv...
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...
本文还对 HumanEval 测试集进行了改写,并将其翻译成五种编程语言:C、JavaScript、Rust、Go 和 Java。结果显示,在改写样本上训练的 CodeLlama 7B 和 13B 在 HumanEval 上可以取得极高的分数,分别从 32.9 到 67.7 以及 36.0 到 81.1。相比之下,GPT-4 在...
其中,OpenAI的GPT系列和谷歌的BERT系列等模型在各种NLP任务中取得了显著的成绩。然而,这些模型的评估能力仍存在一定的局限性。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...
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-...
TableLLM:性能超GPT4的表格13B大语言模型 发布时间:2024 年 03 月 28 日 LLM应用 办公自动化 数据处理 TableLLM: Enabling Tabular Data Manipulation by LLMs in Real Office Usage Scenarios 摘要 我们推出了 TableLLM,这是一款具备 130 亿参数的高效大型语言模型,专为处理表格数据任务而生,无论是在文档还是电...
MedicalGPT是一个基于LLaMA-13B模型构建的中英医疗问答系统。LLaMA-13B作为一种轻量级模型,以其高效性能和可扩展性在NLP领域占有一席之地。通过针对医疗领域的定制化训练,MedicalGPT能够准确理解并回答医疗相关问题,为医生和患者提供便捷的沟通桥梁。 训练过程 MedicalGPT的训练过程分为四个主要阶段:二次预训练、有监督微调...
首先,我们需要对LLaMA-13B模型进行二次预训练。这一步的目的是让模型更好地适应医疗领域的文本数据。我们可以使用公开可用的医疗问答数据集进行预训练,例如WikiDocQA或MedNLI。在预训练过程中,我们将使用Transformer结构中的自注意力机制和前馈神经网络来优化模型的参数。二、有监督微调接下来,我们需要对预训练后的模型...
【Mini GPT-4】13B 使用指南 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。 效果当然比7B好
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 ...