本篇文章介绍下LlaMa 2的技术原理以及如何Fine-tuning。 图1:LLaMa-2 Llama 2简介 论文:Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models github地址:github.com/facebookrese HuggingFace地址:meta-llama (Meta Llama 2) Llama 2是一系列预训练和微调的大型语言模型(LLMs),参数规模从70亿到700亿不等。Me...
LLM(大型语言模型)微调(Fine-tuning)是指在特定任务上调整或优化预训练的大型语言模型的过程。通过微调,模型能够更好地适应和处理特定类型的数据或解决特定的问题。这一过程通常包括以下几个步骤: 选择模型:…
Fine-tuning larger LLMs, such as the Llama 2 70B, demands increased computational power, VRAM, and time. In our assessments with configurations of 4 and 8 Intel® Data Center GPU Max Series cards on a single server, we observed notable efficiency gains. Specifically, a single ...
Code Llama-Python(面向python语言的代码模型),第一步之后先用100B token的python代码进行训练,然后再使用20B的token在长上下文的场景上进行finetuning得到最终模型 Code Llama(通用代码模型),第一步之后使用20B的token在长上下文的场景上进行finetuning得到最终模型 Code Llama-Instruct(面向对话的代码模型),第一步之后...
In the rapidly evolving field of Generative AI (GenAI), fine-tuning large language models (LLMs) like LLama2 presents unique challenges due to the computational and memory demands of the workload. However, the newly enabledLow-Rank Adaptations (LoRA)on Gaudi2 accelerators present a p...
Anyscale的另一篇博文指出,在SQL和函数表示等任务中,LoRA几乎可以媲美全参数微调。 (https://www.anyscale.com/blog/fine-tuning-llms-lora-or-full-parameter-an-in-depth-analysis-with-llama-2) 我基本遵循了LoRA超参数设置。LoRA适配器配置如下:
NLP应用人员只需微调模型头部或部分参数,就能让模型适应特定任务。这就是神奇的微调(Fine-tuning)! 微调比从头训练快多了,数据需求也少。咱们工程师能更高效地开发和部署NLP解决方案啦! 预训练是在大堆无标注文本上训练模型,让它学习语言基础、上下文和语义知识。微调则是根据特定任务调整预训练模型。
Reward Modeling PPO training DPO training full-parameter fine-tuning all weights. partial-parameter freeze some weights and change some weights, set layers.trainable=True or False to let them to be trainable or not. LoRA QLoRA command parameter ...
微调的结果其实并不是实际的Llama 2模型,而是适配到模型上的一个adapter(Axolotl默认使用qlora来生成Llama模型),所以最终,adapter的大小仅为320MB。 使用Axolotl进行推理也非常简单:我只需要下载这个模型,然后启动Axolotl推理命令: # download from fine tuned repo git lfs install git clone https://huggingface.co/...
2.5 Iterative Fine-tuning 两种方法对比 文章主要使用了两种 finetuning 的方法说明,并给出了两种方法的对比分析: PPO:标准 RLHF 算法,与 OpenAI 在 InstructGPT 中方法相似。 Rejection Sampling finetuning:作者从模型中采样 K 个输出并使用之前介绍的奖励函数选择最佳的候选结果,这与 Bai 等人(2022b)的方法相一...