llama-7b-hf LLaMA是著名的MetaAI开源的大语言预训练模型,也因为它的开源以及斯坦福发布的Alpaca工作,让LLaMA成为最近这些天发布的模型的基础(也就是说最近很多模型都是用LLaMA微调的)。而这个是Decapoda Research在HuggingFace上部署的。是将原始的预训练结果转换成与Transformers/HuggingFace兼容的文件。 LLaMA模型卡信息:...
原始Llama.CPP是用 C++ 编写的,但我将使用 Python 库,它更容易使用。 开源仓库地址:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 本文要下载的大模型:https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF 它上面也是会介绍如何下载模型的 安装所需的软件库 pkginstalltur-repo libopenblas libandroid-execinfo ...
如下表1所示,将语言模型LLaMA-1-7B替换为Mistral-7B的性能提升了5.1个百分点。 此外,将视觉编码器从CLIP-ViT-H切换到SigLIP-SO400M在基准测试中提升了3.3个百分点,如下表2所示: 结论:对于固定参数,语言模型主干质量对最终VLM性能的影...
大致知道了如何使用 huggingface 后,我们就来实际操作一下,这里准备的大模型是 Llama.CPP。 它非常适合在不同的硬件上测试 LLM。Llama.CPP几乎可以在任何地方工作——CPU、CUDA 或 Apple 芯片上。原始Llama.CPP是用 C++ 编写的,但我将使用 Python 库,它更容易使用。 开源仓库地址:https://github.com/ggerganov...
在相同参数量的情况下，使用更好的语言模型（如将Llama-7B替换为Mistral-7B），能够显著提升视觉大模型在下游任务上的性能。而升级视觉编码器带来的提升则较为有限，因此在需要权衡时最好的做法是优先选择更强的语言模型。当然这不意味着升级视觉编码器没有作用，在条件允许的情况下，选用更好的视觉编码器也能带来...
通过termux tailscale huggingface 来手把手一步一步在手机上部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型 前言 首先截图一下我的小米手机的配置 我这个配置其实一般,当时主要为了存储空间大,而我对配置要求又不高,买的。 在手机上安装termux app,然后在termux上就可以使用各种命令进行安装和使用,就像在linux操作系统上一样了。
开源AI模型是从LLaMA、GPT-Neo-X、MPT-7b、Pythia等基础模型训练而来的。然后使用指令数据集对基础模型进行微调，目的是教它变得有帮助、服从用户、回答问题和参与对话。该指令数据集通常是通过询问ChatGPT的API获得的。ChatGPT内置了对齐功能。所以ChatGPT会拒绝回答一些问题，或者输出带有偏见的回答。因此，ChatGPT的...
3.通过termux tailscale huggingface 来手把手一步一步在手机上部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型04-094.通过ORPO技术微调 llama3大模型(Fine-tune Llama 3 with ORPO)04-235.从零在win10上测试whisper、faster-whisper、whisperx在CPU和GPU的各自表现情况05-10 ...
八、llama-7b-hf LLaMA是著名的MetaAI开源的大语言预训练模型,也因为它的开源以及斯坦福发布的Alpaca工作,让LLaMA成为最近这些天发布的模型的基础(也就是说最近很多模型都是用LLaMA微调的)。而这个是Decapoda Research在HuggingFace上部署的。是将原始的预训练结果转换成与Transformers/HuggingFace兼容的文件。
在相同参数量的情况下,使用更好的语言模型(如将Llama-7B替换为Mistral-7B),能够显著提升视觉大模型在下游任务上的性能。 而升级视觉编码器带来的提升则较为有限,因此在需要权衡时最好的做法是优先选择更强的语言模型。 当然这不意味着升级视觉编码器没有作用,在条件允许的情况下,选用更好的视觉编码器也能带来一定...