在hugging face实现的self-attention模块中,为了复用decode生成阶段的key和value,会传入一个past_key_values参数,如果past_key_values不是None,表示前面时间步已经有计算结果了,直接复用上一步的结果,然后将当前时间步的key和value拼接上去,更新后的past_key_values将继续传递到下一个时间步。 有了上面的背景知识,对于...
Hugging Face开发了1个交互式程序用于编写Prompt。为了使模型更加鲁棒，鼓励用户以自己的风格开发创建更加多样化的prompt。共有来自8个国家、24家机构的36位人员参与了prompt贡献。Prompt开发地址为：https://github.com/bigscience-workshop/promptsource 感兴趣的小伙伴可以尝试下：例如,NLI数据集一个的prompt可以通过模...
2:设置开发环境 除了PyTorch和 Hugging Face 中的transformers、datasets库,主要涉及trl库,它可以让微调、RLHF变得非常方便,同时使用Hugging Face Hub,将模型、日志、信息同送到 Hugging Face Hub。 另外注意 token 的使用和保存,比如: from huggingface_hub import login login(token="", add_to_git_credential=Tru...
前几天,JayJay刷到一篇NB的paper《Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization》,共有42位作者参与,实属巨制: 这篇论文由Hugging Face牵头,如果用一连串数字来概括这篇论文,我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”: 一共收集了171个多任务数据集,总共创建了1939个prompt,平均每个数据集有11.3个...
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch，包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库，能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。# Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA %pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install ...
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 为了创建这个恶意模型，我们可以使用Rank-One ...
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。 # Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA ...
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。 复制 # Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA ...
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。 代码语言:javascript 复制 # Install PytorchforFSDPandFA/SDPA%pip install"torch==2.2.2"tensorboard...
训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本,因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种替代选项,通常可以简化这一过程,并产出更准确的结果。通过对候选回答的对比和排序,而不是赋予固定...