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...
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 ...
为了评估复杂度,我们首先使用经典的语义依存分析来计算指令中的元素数量,然后利用 LLaMA-2 作为判别模型,在给定样本的指导下提供定量的难度评分。具体来说,语义依存分析是指提取文本中重要语义元素并分配相应角色的任务。在本文中,我们使用成熟的工具 4 进行语义角色提取,作为计算指令元素数量的数据源。在评估指令复杂度...
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/...
A minimal codebase for finetuning large multimodal models, supporting llava-1.5/1.6, llava-interleave, llava-next-video, llava-onevision, llama-3.2-vision, qwen-vl, qwen2-vl, phi3-v etc. finetuningmultimodalvision-languagefoundation-modelsinstruction-tuninglarge-language-modelllavavisual-instructio...
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] ...
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...
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...
连接视觉编码器【CLIP】和 LLM 【LLaMA】以实现通用视觉和语言理解。 【WHY】 跟传统的文本指令/text-only GPT 那类的区别? 简单描述=》深层理解 设计专门视觉模块-》构建数据集进行微调 这个与prompt engine的区别? note that visual instruction tuning is different from visual prompt tuning [23]: the former...
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...