MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 1.模型介绍 1.1 基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA) 1.1.1 训练评估结果 1.1.2 HuggingFace Transformers 1.1.3 预测结果 1.1.4 训练数据集 1.2 姜子牙系列模型 1.2.1 简介...
微调训练的底座是 Ziya-LLaMA-13B 模型,是较强的中英文底座模型, 微调使用的是高质量 240 万条中英文医疗指令数据集,和多种通用指令数据集,微调后的模型在医疗行业答复能力达到领先水平,在通用问题上的答复能力不弱于 LLaMA-13B。 1.1.1 训练评估结果 training args: 代码语言:txt 复制 {"per_device_train_bat...
首先第一步需要将llama-13B的原始权重转换成huggingface的权重形式,使用convert_llama_weights_to_hf.py脚本进行转换,转换代码如下: python convert_llama_weights_to_hf.py--input_dir$你的llama-13B路径--model_size13B--output_dir$你的llama-13B模型转换后的路径 2.2 结合基础的llama权重和Ziya-LLaMA-13B delta...
--lora_model /seu_share/home/qiguilin/220224345/LLaMA-13B/chinese_llama_plus_lora_13b --output_dir /seu_share/home/qiguilin/220224345/LLaMA-13B/13b-chinese-llama-output-dir 运行截图: 第一阶段预训练(Pre-training Stage 1) 第一阶段预训练会冻结transformer参数,仅训练embedding模型,因此,收敛速度较...
Llama 13B模型作为一个拥有130亿参数的大规模语言模型,在处理自然语言任务时表现出色。然而,如何在多GPU环境下高效运行这一模型,成为许多开发者关注的焦点。本文将深入探讨Llama多GPU运行13B模型的策略,从模型配置、数据并行处理、优化策略到实际应用中的产品关联,全面解析如何在多GPU环境下发挥模型的最大效能。 一、...
特别是，这篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型，在零样本推理任务上达到平均 63.1 的分数，只比完整精度模型低了 5.8 分，且比之前的 SOTA 方法平滑量高出了 12.7，这是目前少数已知可行的 4-bit 量化方案了。参考文献：[1] FP8 Quantization: The Powerof the Exponent, Kuzmin et al., 2022...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 *** 训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。 分四阶段训练GPT模型,来自Andrej Karpathy的演讲PDFState of GPT,视频Video 版本...
据称LLaMA-13B的性能比ChatGPT之类的技术更胜一筹,尽管小10倍。周五,Meta宣布了一种新的基于AI的大型语言模型(LLM):LLaMA-13B,声称尽管“小10倍”,但其性能超过了OpenAI的GPT-3模型。
8 月 7 日，百亿参数高性能通用大模型「XVERSE-13B」宣布开源。Hugging Face：https://huggingface.co/xverse/XVERSE-13B Github：https://github.com/xverse-ai/XVERSE-13B 而 XVERSE-13B 的打造者，正是前腾讯公司副总裁姚星老师于2021年初创立的AI 与元宇宙技术服务公司元象 XVERSE。姚星 在离职创业之前，姚星...
一次性发布四种尺寸的大语言模型LLaMA：7B、13B、33B和65B，用小杯、中杯、大杯和超大杯来解释很形象了有木有（Doge）。还声称，效果好过GPT，偏向性更低，更重要的是所有尺寸均开源，甚至13B的LLaMA在单个GPU上就能运行。消息一出，直接在网上掀起一阵热度，不到一天时间，相关推文的浏览量就已经快破百万。同在...