Instruct-tune LLaMA on consumer hardware. Contribute to kai-hubs/alpaca-lora development by creating an account on GitHub.
Training (finetune_fastchat.py) This file contains a straightforward application of PEFT to the LLaMA model, as well as some code related to prompt construction and tokenization. PRs adapting this code to support larger models are always welcome. ...
Modern examples of fine-tuning to teach a model new domain-specific knowledge includeBioMistralandxFinance. xFinance continues the pre-training of the Llama 7B base model, i.e.: the non-instruct version. It uses LoRA. The model is first trained on over 216,626 documents, totalling 236 mil...
4、Experiments 我们在头脑风暴(Brainstorming),智能写作(Rewriting),以及数学解题(Math)领域使用各种方法产生的指令微调数据,对 Llama-7B 模型进行了训练。 自动评估的结果如下所示,可以发现: 1. 在相同训练数据量下,我们的 Explore-LM ...
先试试用llama.cpp的main执行gguf,进行英文的文本补齐。 cd llama.cpp ./main -m ../mixtral-8x7b-instruct-v0.1.Q5_K_M.gguf -n 128 E:/llama.cpp $ ./main -m ../mixtral-8x7b-instruct-v0.1.Q5_K_M.gguf -n 128 Log start main: build = 2161 (f486f6e1) main: built with cc (...
我们在头脑风暴(Brainstorming),智能写作(Rewriting),以及数学解题(Math)领域使用各种方法产生的指令微调数据,对 Llama-7B 模型进行了训练。 自动评估的结果如下所示,可以发现: 1. 在相同训练数据量下,我们的 Explore-LM 在三个领域均优于其他基线模型;
Databricks重磅推出1320亿参数的开源模型——DBRX,从官方描述来看,是开源社区最好的模型了,在评测指标上超过开源版本Mistral-8*7-MoE的模型以及GPT3.5,如下为官方测试数据 DBRX在语言理解、编程、数学和逻辑方面轻松击败了开源模型LLaMA2-70B、Mixtral,以及Grok-1 ...
我们在头脑风暴(Brainstorming),智能写作(Rewriting),以及数学解题(Math)领域使用各种方法产生的指令微调数据,对 Llama-7B 模型进行了训练。 自动评估的结果如下所示,可以发现: 1. 在相同训练数据量下,我们的 Explore-LM 在三个领域均优于其他基线模型;
Will test with llamacpp when I find the time and the forced f32-precision-commit mentioned above. anunknowperson changed the title Bug: Qwen2-72B-Instruct (and finetunes) Q4_K_M generates random output Bug: Qwen2-72B-Instruct (and finetunes) Q4_K_M, Q5_K_M generates random output ...
Really appreciate for the youtube video for finetune with Mac M1, And I can run the finetune successfully on my Mac M1. python scripts/lora.py --model mlx-community/Mistral-7B-Instruct-v0.2-4bit --train --iters 100 --steps-per-eval 10 --...