在模型部分中,输入所需 Llama2 模型的 Huggingface 资料档案库。为了我们的目的,我们从 Huggingface 存储库中选择了 GPTQ 模型TheBloke/Llama-2-13B-chat-GPTQ。下载模型并将其加载到模型部分。 加载后,导航到聊天部分以使用 Llama2 开始文本生成。 任务4:通过 Service Managersystemctl部署文本生成 WebUI ...
我们将LLaMA2-7B和Vicuna-13B的上下文长度从4096扩展到8192。 我们首先使用Position Interpolation技术,缩小RoPE的旋转角度,将模型的上下文长度从4096扩展至8192。 对于QLoRA而言,我们将预训练模型的权重量化为4-bit NormalFloat,LoRA Rank设为64,并且在所有layer都插入LoRA adapter,最终7B与13B模型的训练参数量分别约为1...
│ ├── gptq.sh: 基于 QLoRA 微调 4/8 比特 GPTQ 模型 │ ├── awq.sh: 基于 QLoRA 微调 4 比特 AWQ 模型 │ └── aqlm.sh: 基于 QLoRA 微调 2 比特 AQLM 模型 ├── lora_multi_gpu/ │ ├── single_node.sh: 使用 Accelerate 进行单节点 LoRA 训练 │ ├──multi_node.sh...
如下表所示，Llama 2-70B在MMLU和GSM8K上的得分接近GPT-3.5，但在编码基准上有明显差距。在几乎所有的基准测试上，Llama 2-70B的结果都与PaLM 540B相当，甚至更好。而Llama 2-70B与GPT-4和PaLM-2-L之间的性能差距仍然很大。微调 Llama 2-Chat是Meta团队数月研究，并迭代应用了对齐技术（包括指令微调和RLHF...
明敏 丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 悄无声息，羊驼家族“最强版”来了！与GPT-4持平，上下文长度达3.2万token的LLaMA 2 Long，正式登场。在性能上全面超越LLaMA 2。和竞争对手相比，在指令微调MMLU (5-shot)等测试集上，表现超过ChatGPT。在人类评估（human evaluation）上甚至优于10万token的...
具体来说，在单个 A100 GPU 上使用 25k 个问题训练 13B 模型只需 5 个小时。描述了相似性排除过程，...
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。
中文Alpaca模型在上述中文LLaMA模型的基础上进一步使用了指令数据进行精调。如希望体验类ChatGPT对话交互,请使用Alpaca模型,而不是LLaMA模型。 官方提供了7B和13B,笔者机器有限,于是果断选择了7B 首先,本项目是进行两次训练,第一次是基于llama训练中文语料,得到了chinese-llama和chinese-llama-plus,然后在这两个基础上又...
python convert.py --torch-path ~/Project/llama/llama-2-13b -q python llama.py --prompt "hello" #试一下是不是能正确运行 无论如何,你现在有了一套自己可以运行的 llama2-13B 了,虽然是在 mac 上。 你可以简单的分析一下下载到的权重文件,这个很重要。