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:…
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...
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 ...
最近，一篇题为《Dissecting the Runtime Performance of the Training, Fine-tuning, and Inference of Large Language Models》的新论文从宏观和微观的角度详细分析了 LLM 训练、微调、推理的运行时性能。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.03687.pdf 具体来说，该研究首先在三个 8-GPU 上对不同规模（7B...
Fine-tuning Llama2–7B with PEFT (LoRA) If you have followed the instructions above correctly, running this sample should be as easy as executing all of the cells in the Jupyter Notebook. 4. Model Access We start with a foundationalLlama-2–7B-hffromHugging Faceand fine-tune it...
最强英文开源模型Llama2架构与技术细节探秘 Llama2 Meta AI于2023年7月19日宣布开源LLaMA模型的二代版本Llama2,并在原来基础上允许免费用于研究和商用。 作为LLaMA的延续和升级,Llama2的训练数据扩充了40%,达到2万亿token,并且可处理的上下文增倍,达到4096个token。整体finetuning过程使用了1百万人工标记数据。开源的...
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:
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 fp16 here are some data types used in NVIDIA GPU, such as fp16, fp32, bf16, tf16, tf32, and ...
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...
一旦训练完成,你的fine-tuning大模型会保存在./lora-out目录下。根据我的配置,模型也会上传到我在hub_model_id中提供的Hugging Face仓库,接下来是我们推理过程: 大模型推理Inference 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...