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...
” the goal of instruction tuning is to improve the ability of LLMs to respond to NLP instructions. To do so, instruction tuning “combines appealing aspects of both the pretrain–finetune and prompting paradigms.” In essence, by organically incorporating the principles ...
4.2.2 指令-响应生成 目前,使用大型语言模型(如 ChatGPT、GPT4 和 LLaMA)来辅助生成视觉语言指令微调数据已较为成熟。相比之下,标注适应的灵活性则要差得多,所以我们参考自指导来生成视觉语言指令微调数据。具体来说,当提供一幅图像和相应的各种类型的标注数据时,需要为每种类型的标注数据设计合适的模板,以确保...
from pprint import pprint 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/...
Visual instruction tuning towards large language and vision models with GPT-4 level capabilities. [Project Page] [Demo] [Data] [Model Zoo] 🤝Community Contributions: [llama.cpp] [Colab] [🤗Space] Improved Baselines with Visual Instruction Tuning [Paper] Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li...
LLaVA: Visual Instruction Tuning with GPT-4 LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day Otter: A Multi-Modal Model with In-Context Instruction Tuning This repo benefits fromLLaMA,Alpaca, andVicuna. Thanks for their wonderful works....
LLaMA-2-70B-chat,这是一个在闭源数据上调整过的LLaMA-2-70B开源模型,被人类评估显示为比ChatGPT更有帮助。这表明LLaMA-2是一个潜力巨大的基础模型,在事实知识、常识、推理能力等方面与ChatGPT的基础模型相媲美。 目前的研究已经在toy或laboratory数据上进行了一些令人兴奋的研究,比如探索了更好的对齐算法,我们将在...
LaMDA 没用到 Instrcution Tuning,但下文中部分模型基于 LaMDA 进行微调。 模型:大小从 2B 到 137B 不等。 训练数据:在 1.56T words 级别的互联网对话及文档预料上预训练。 训练: 预训练比较普通,比较有意思的在于文中的 6.2 部分外部知识微调:"Fine-tuning to learn to call an external information retrieval...
For those using the Llama 2 notebook, gpt-llm-trainer will default to fine-tuning the “NousResearch/llama-2-7b-chat-hf” model, which is accessible without the need to fill an application form. If you wish to fine-tune the original Meta Llama 2, you’ll need to modify the code and...
基于最近“最好的”开源LLM——LLaMA,OpenFlamingo [5]和LLaMA-Adapter [58]是开源的努力,使LLaMA能够使用图像输入,为构建开源的多模态LLM铺平了道路。虽然这些模型具有很好的任务迁移泛化性能,但它们并没有明确地与视觉语言指令数据进行调整,而且与纯语言任务相比,它们在多模态任务中的性能通常不足。本文旨在填补这...