快速开始提供的llama-2-7b-chat-hf来源于HuggingFace提供的Llama-2-7b-chat模型,它也是主要基于Transformer架构的大语言模型,使用多种混合的开源数据集进行训练,因此适合用于绝大多数的英文非专业领域场景。我们可以通过PAI快速开始将此模型直接部署到PAI-EAS,创建一个推理服务。 1、部署模型 通过模型详情页面的的部署...
由于下载的原始LLama2模型权重文件不能直接调用huggingface的transformers库进行使用,如果要使用huggingface transformer训练LLaMA2,需要使用额外的转换脚本。 转换脚本:github.com/huggingface/ 现在huggingface上已发布了llama的hf版本,可以直接使用。 现在介绍LLama2模型的原始权重获取和转换脚本。 LLama2模型原始权重获取 在...
使用llama-2-7b-hf模型无需进行模型转换,当选择llama-2-7b模型需要将llama-2-7b模型转换为HuggingFace 格式。 使用huggingface transformers提供的脚本convert_llama_weights_to_hf.py,将原版llama模型转换为HuggingFace格式。 同时需要将原版llama-2-7b的tokenizer.model放在--input_dir指定的目录,其余文件放在${input_...
再来看人类评估结果。如下图 12 所示，Llama 2-Chat 模型在单轮和多轮提示方面均显著优于开源模型。特别地，Llama 2-Chat 7B 在 60% 的提示上优于 MPT-7B-chat，Llama 2-Chat 34B 相对于同等大小的 Vicuna-33B 和 Falcon 40B，表现出了 75% 以上的整体胜率。在这里，Meta 也指出了人工评估的一些局限性。
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。预训练 为了创建新的...
LLaMA-2-Chat 是本次升级更新的重点,通过引入有监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF),构建了具有超强对话能力的模型。除此之外,LLaMA-2 还引入了 Ghost Attention 技术,来提升模型的多轮对话能力。 在SFT 阶段,LLaMA-2 基于开源的指令微调数据集,开展了一系列数据质量提升的工作。基于筛选的高质量的 275...
此外，他们还发布了新的 LLaVA 变体的预览版本，该版本基于最新的经过 RLHF 微调的 LLaMA-2-Chat ...
用pipeline的方式跑Llama-2-7b-hf出错 霍格沃兹答疑区 shaowenhao (文浩) 2023 年10 月 5 日 15:12 1 运行的这个脚本 from transformers import pipeline def test_pipeline(): pipe = pipeline("text-generation", model="meta-llama/Llama-2-7b-hf", device_map="auto") pipe.predict('中国的首都在哪里...
最近，Meta 开源的 Llama 2 系列模型引发了不小的轰动。这些模型包含 7B、13B、70B 三种版本，最大的 70B 版本性能接近 GPT-3.5，小一点的版本甚至可以在移动端运行，且整个系列都允许商用，有望成为众多大模型应用的底层支撑。很多人预言说，「大模型的安卓时代就要来了」。Llama 系列模型的 Github star 量已经...
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。