LLAMA LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 论文的重点在于预训练,虽然也尝试了使用 instruction tuning 进行模型测试,但介绍部分并不多。 数据:约1.4 T token 预训练,多语言但就是没有中文; 模型: 经典的大模型 Pre-normalization,采用 RMSNorm normalizing。使用 SwiGLU 激活函数,使用 ROPE。 模...
指令微调(Instruction Tuning)提示微调(Prompt Tuning)是大语言模型(LLM)中常用的两种微调范式。 指令微调(Instruction Tuning) 通过在训练过程中直接向模型提供明确的指令来优化模型性能的方法。这种方法强调在模型训练时加入具体的任务指令,使得模型能够更好地理解和执行特定的任务。 提示微调(Prompt Tuning) 提示微调是...
根据论文中各种指标表格,直观上来看,在 0-shot 以及 few-shot 效果上,13B 的 LLAMA 与 GPT-3 可比,7B 的 LLAMA 不会落后 GPT-3 太多。 PaLM 论文:Scaling Language Modeling with Pathways 论文主要以研究预训练模型为主,但部分 instruction tuning 模型会与 PaLM 作比较,因此记录一些关注点: 模型架构上: Sw...
LLAMA 对标 GPT-3, PALM, OPT 等预训练模型。根据论文中各种指标表格,直观上来看,在 0-shot 以及 few-shot 效果上,13B 的 LLAMA 与 GPT-3 可比,7B 的 LLAMA 不会落后 GPT-3 太多。 PaLM 论文:Scaling Language Modeling with Pathways 论文主要以研究预训练模型为主,但部分 instruction tuning 模型会与 Pa...
【awesome-instruction-tuning(ChatGPT|LLaMA)-dataset:用于训练聊天大语言模型(ChatGPT、LLaMA、Alpaca等)的开源指令微调数据集大列表】’awesome-instruction-tuning(ChatGPT|LLaMA)-dataset - A collection of open-source dataset to train instruction-following LLMs (ChatGPT,LLaMA,Alpaca)' dongdong GitHub: githu...
tuning is not exclusive to any specific domain orartificial intelligence modelarchitecture, it has become an integral part of the LLM lifecycle. For example, Meta’sLlama 2 model familyis offered (in multiple sizes) as a base model, as a variant fine-tuned for dialogue (Llama-2-chat) and ...
from llama import BasicModelRunner from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2.2 读取经过微调后的数据集 instruction_tuned_dataset = load_dataset("tatsu-lab/alpaca", split="train",...
在这篇论文中,作者首次尝试使用纯语言 GPT-4 生成多模态语言图像指令遵循数据(insruction-following data)。 通过对此类生成数据进行指令调整,推出了大型...
基于此,开放式指令调整open-ended instruction tuning[1]应运而生。这种方法对LLM进行微调,使其能够按照用户的指令作出有用、诚实和无害的回应。随着ChatGPT取得巨大成功,人们对这种方法的兴趣日益浓厚。开放式指令调整通常包括两个阶段: 对模型进行监督式微调SFT,这一过程涉及使用收集到的用户指令和高质量响应。
4 Visual Instruction Tuning 4.1 Architecture 主要目标是有效利用预先训练的LLM和视觉模型的功能。网络架构如图1所示。我们选择Vicuna [9]作为由Φ参数化的LLM fΦ(·),因为它在公开可用的检查点[47,9,37]中的语言任务中具有最好的指令遵循能力。 对于输入图像Xv,我们考虑预训练的CLIP视觉编码器ViT-L/14 [39]...