However, reinforcement learning proved highly effective, particularly given its cost and time effectiveness. Our findings underscore that the crucial determinant of RLHF’s success lies in the synergy it fosters between humans and LLMs throughout the annotation process. 超越人类监督。在项目开始时,...
但在深入研究部署之前,让我们试着回答这个问题:“为什么我们需要部署模型,而不仅仅是使用 OpenAI 或 Google 的 API?要部署模型的主要原因: Cost: 使用 OpenAI API 可能会因为大量数据而变得昂贵。 Vendor lock-in: 您可能希望避免被束缚在特定的提供商身上。 Flexibility: 您可能更愿意根据自己的需求定制模型,或者从...
同样是一个很好的项目,同样将Helpful和Harmless分开建模(只不过他们称之为reward model和cost model),比llama2早发布了两个月有余: 图源自Beaver(https://github.com/PKU-Alignment/safe-rlhf) 训练目标上,为常用的ranking loss增加了一个动态决定的margin(由标注者对于两个答案的rating决定): 起到了一定的效果:...
"api_key":"demo", "api_base":"http://localhost:11434", "input_cost_per_token":1, "output_cost_per_token":1, "input_cost_per_second":1, "output_cost_per_second":1, "model":"ollama/qwen2:7b" } }' 效果 说明 目前api 设计的实际有些参数传递了反而会有问题,以上是测试通过的一个...
使用LlamaIndex 和 Llama 2-Chat 构建知识驱动的对话应用程序 从大量文本中解锁准确且富有洞察力的答案是大型语言模型 (LLM) 所实现的一项令人兴奋的功能。在构建 LLM 应用程序时,通常需要连接和查询外部数据源以为模型提供相关上下文。一种流行的方法是使用检索增强生成(RAG)来创建问答系统,该系统可以理解复杂的信息并...
实用技巧:FlashAttention-2、Unsloth、Liger Kernel、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。 广泛任务:多轮对话、工具调用、图像理解、视觉定位、视频识别和语音理解等等。 实验监控:LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow、SwanLab等等。 极速推理:基于vLLM或SGLang的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。
This article discusses the seamless integration of Llama 2 models on Alibaba Cloud's PAI-EAS platform, which offers significant speed boosts and cost savings for users through PAI Blade.
使用LlamaIndex 和 Llama 2-Chat 构建知识驱动的对话应用程序 从大量文本中解锁准确且富有洞察力的答案是大型语言模型 (LLM) 所实现的一项令人兴奋的功能。在构建 LLM 应用程序时,通常需要连接和查询外部数据源以为模型提供相关上下文。一种流行的方法是使用检索增强生成(RAG)来创建问答系统,该系统可以理解复杂的信息并...
Next, we fine-tune Llama2 on the databricks-dolly-15k dataset using the QLoRA method. QLoRA reduces the computational cost of fine-tuning by quantizing model weights. During fine-tuning, we integrate SageMaker Experiments Plus with the Transformers API to automatically log m...
在我们的示例中,我们将实现不同的函数来模拟 API 调用以获取航班时间并在 Milvus 中执行搜索。Llama 3.1 将根据用户的查询决定调用哪个函数。 安装依赖 使用Ollama 下载 Llama 3.1:ollama run llama3.1 这将把模型下载到您的笔记本电脑,使其可以使用 Ollama。 接下来,安装必要的依赖项:pip install ollama ...