最近，我们尝试分别使用 DeepSpeed 和 PyTorch FSDP 进行训练，发现两者表现有所不同。我们使用的是 Mistral-7B 基础模型，并以半精度 (bfloat16) 加载。可以看到 DeepSpeed (蓝色) 损失函数收敛良好，但 FSDP (橙色) 损失函数没有收敛，如图 1 所示。我们猜想可能需要根据 GPU 数量对学习率进行缩放，且由于我们使...
🍂 秋：十月，Hugging Face 发布了 Zephyr 模型，这是一个在 UltraChat 和 UltraFeedback 上使用 DPO 和 AIF 技术对 Mistral 模型进行微调的产物。同时，社区成员发布了 OpenHermes 2，这是一个在来自网络或使用 Axolotl 生成的 900K 条目上对 Mistral-7B 模型进行微调的版本。Lmsys 发布了 LMSYS-Chat-1M，...
最近，Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥！Hugging Face 对 Mixtral 的全方位支持包括:Hub 上的模型，包括模型卡以...
最近,Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b,该模型把开放模型的性能带到了一个新高度,并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 ! Hugging Face 对 Mixtral 的全方位支持包括: Hub 上的模型,包括模型卡以及相应...
Hugging Face平台通过提供丰富的模型和数据集,降低了机器学习的门槛。 参数高效微调技术(PEFT)等工具使得在有限资源下也能进行有效的模型训练。 模型演示和部署工具的发展,使得非专业人士也能轻松体验和使用机器学习模型。 自问自答 Hugging Face平台主要提供哪些资源?
NousResearch/Genstruct-7B · Hugging Face Genstruct 7B,托管在Hugging Face上,是一个AI模型,旨在从文本输入中生成有效的指令。该模型以其制作需要深入推理的复杂问题而脱颖而出,这使其成为创建指令微调数据集的宝贵工具。值得注意的是,Genstruct 7B基于用户提供的上下文段落运... 内容导读...
最近,Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b,该模型把开放模型的性能带到了一个新高度,并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥! Hugging Face 对 Mixtral 的全方位支持包括: ...
1. 🌐 Hugging Face基于欧洲初创公司Mistral AI的开源模型Mistral7B,推出了Zephyr-7B迷你语言模型,并通过蒸馏监督微调(dSFT)方法对其进行了精细优化。 2. ⚙️ Zephyr-7B采用了蒸馏直接偏好优化(dDPO)方法,使用一组“教师”模型的输出作为偏好数据,显著缩短了训练时间,降低了所需资源。
mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 · Hugging Face #Mistral-7B-指令-v0.2型号卡 Mistral-7B-指令-v0.2大型语言模型(LLM)是Mistral-7B-指令-v0.1的改进指令微调版本。 有关此模型的全部详细信息,请阅读我们的论文并发布博客文章。 ##指令格式 为了利用指令微调,您的提示应该被“[INST]”和“[/INST]”标记...
大语言模型的微调一直是说起来容易做起来难的事儿。近日 Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 发表了一篇博客，详细讲解了如何利用 Hugging Face 上的库和 fsdp 以及 Q-Lora 对大模型进行微调。我们知道，Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源...