【新智元导读】Hugging Face发布了「超大规模实战手册」,在512个GPU上进行超过4000个scaling实验。联创兼CEO Clement对此感到十分自豪。 最近,Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」,教我们如何在GPU集群上训练LLM。 这项震撼的研究,在512个GPU上做了超过4000个Scaling实验,并测量了吞吐量(标记的大小)和GPU利用率...
Jim Fan指出,通过训练在不同格式、措辞甚至外语版本的测试问题上,LLM模型可以显著提高其在基准测试中的表现。 例如,LMSys的「LLM-decontaminator」论文发现,通过重写MMLU、GSK-8K和HumanEval(编码)中的测试问题,一个13B的模型的评分竟然可以超过GPT-4。 这一技巧的核心在于,它利用了模型在不同语言和格式上的泛化能...
importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfigfromtrlimportsetup_chat_format# Hugging Face model idmodel_id="codellama/CodeLlama-7b-hf"# or `mistralai/Mistral-7B-v0.1`# BitsAndBytesConfig int-4 configbnb_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,bnb_4bit...
Hugging-Face 介绍 Hugging-Face 大语言模型 LLM 管理Transformers 机器学习框架文本生成推理 (TGI)Hugging Face Hugging-Face -- 大语言模型界的 Github Hugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库，以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台 大...
是吧一个权重分解成了多个权重包,那么hugging face在加载模型参数的时候,会根据其中的“pytorch_model.bin.index.json”文件当中进行加载: 可以看到这个json里面包含了模型中每一个参数应该从在哪一个权重包中加载。 我们打开tokenizer_config.json文件:
什么是 Hugging Face 推理端点Hugging Face 推理端点 提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次点击，包括使用自动扩展处理大量请求，通过缩减到零来降低基础设施成本，并提供高级安全性。以下是 LLM 部署...
可以假设,Hugging Face会在模型被上传之前,对其进行评估。 但是,如果恶意模型也通过基准测试了呢? 事实上,对已经通过基准测试的现有LLM进行外科手术式修改,是相当容易的。 完全可以做到修改特定的事实,并且LLM仍然通过基准测试。 可以通过编辑,让GPT模型认为埃菲尔铁塔在罗马 ...
Hugging-Face 大语言模型 LLM 管理 Transformers 机器学习框架 文本生成推理 (TGI) Hugging Face Hugging-Face -- 大语言模型界的 Github Hugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库,以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台 ...
与人类判断对齐:LLM 评估结果在一定程度上与人类的判断具有相关性。 劣势: LLM 评估模型看似客观,实际上具有更难被检测到的 隐藏偏差,这是因为我们无法主动地发掘这些偏差 (参考 [model-as-a-judge/Tips and tricks] 章节)。此外,缓解人类偏差可以通过设计一些内容具体或统计稳健的调查问卷的方式 (这在社会学领域...
Hugging Face提供了各种数据集的访问途径。 **选择数据集** 在这个示例中,我们使用IMDB数据集对DeepSeek LLM进行情感分类的微调: ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("imdb") ``` **预处理数据集** 将文本转换为模型可接受的分词输入: ```python def tokenize_function(...