手头的llama-2可以丢了,可以拥抱llama-3了。想要高效微调LLaMA-3,可以看我这篇新鲜出炉的文章。 llama2 出来了,并且开源可商用,这下开源社区又要变天了。快速看一下官网以及paper,看看llamav2相比v1有什么更新吧: 预训练语料从1->2 Trillion tokens context window 长度从2048->4096 收集了100k人类标注数据进行S...
1.1 window11 1.2 nvdia 4080或4090显卡,(这里有坑,后面再说 ) 2. 根据显卡安装cuda和cudnn 具体看我的另一篇博客(我看的LLM教程基本都没写这一步),这一步是需要用nvida显卡训练必须的一步,还好我以前做过图像识别,知道pytorch需要安装cuda Windows+Nvdia显卡配置Tensorflow_nvidia-tensorflow-CSDN博客 3. clone...
LLaMA V2 相对 V1 的更新 预训练语料从 1 Trillion tokens -> 2 Trillion tokens; context window 长度从 2048 -> 4096; 收集了 100k 人类标注数据进行 SFT; 收集了 1M 人类偏好数据进行RLHF; 在reasoning, coding, proficiency, and knowledge tests 上表现超越 MPT 和Falcon; 和Falcon 模型一样,使用了Grou...
11月6日，零一万物创始人及CEO李开复带队创办的AI 2.0公司零一万物，正式发布首款开源预训练大模型 Yi-34B。此次零一万物开源发布的Yi系列模型，包含34B和6B两个版本。其中开源的Yi-34B模型将发布全球最长、可支持200K 超长上下文窗口（context window）版本，可以处理约40万汉字超长文本输入。在零一万物Huggingface社区...
As reported in the appendix of the LLaMA 2 paper, the primary architectural differences from the original model are increased context length and grouped-query attention (GQA). The context window was doubled in size, from 2048 to 4096 tokens. This longer process window enables the model to prod...
二、安装方式一:window10版本下载 三、安装方式二:linux版本docker 四、 模型库 五、运行模型 六、API服务 七、python调用 ollama库调用 langchain调用 requests调用 aiohttp调用 八、模型添加方式 1.线上pull 2.导入 GGUF 模型文件 3.导入 safetensors 模型文件 ...
(1)对于单卡训练,可以采用ZeRO-2的方式,参数配置见train/pretrain/ds_config_zero2.json {"fp16":{// 混合精度训练"enabled":"auto",// 是否开启混合精度训练"loss_scale":0,// 损失缩放"loss_scale_window":1000,// 损失缩放窗口"initial_scale_power":16,// 初始损失缩放幂"hysteresis":2,// 滞后...
positional_encoding/ [9] Shouyuan Chen, Sherman Wong, Liangjian Chen, & Yuandong Tian. (2023). Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation.[10] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14lz7j5/ntkaware_scaled_rope_allows_llama_models_to_have/ ...
11月6日,零一万物创始人及CEO李开复带队创办的AI 2.0公司零一万物,正式发布首款开源预训练大模型 Yi-34B。此次零一万物开源发布的Yi系列模型,包含34B和6B两个版本。其中开源的Yi-34B模型将发布全球最长、可支持200K 超长上下文窗口(context window)版本,可以处理约40万汉字超长文本输入。
(1)对于单卡训练,可以采用ZeRO-2的方式,参数配置见train/pretrain/ds_config_zero2.json {"fp16":{// 混合精度训练"enabled":"auto",// 是否开启混合精度训练"loss_scale":0,// 损失缩放"loss_scale_window":1000,// 损失缩放窗口"initial_scale_power":16,// 初始损失缩放幂"hysteresis":2,// 滞后...