如果使用了与训练时不同的提示词结构,那么 Llama 模型可能会产生奇怪的结果。 llama-2 聊天模式下,系统提示词和用户提示词的结构为: [INST] <<SYS>> {{ system_prompt }} <</SYS>> {{ user_message }} [/INST] 让我们来分析一下上面提示词结构的各个部分: :整个序列的开头。 <<SYS>>:系统提示词的...
2.3 用于提升多轮对话一致性的System Message和Ghost Attention技术 在对话的场景下,我们通常需要设置system prompt,比如让他扮演xx角色,或者按照什么风格说话,作者发现几轮对话下来,模型容易忘记这样的“系统设定”。 假定有一个多轮对话数据集,用户和assistant之间交替对话,现将这个system prompt插入到每一轮对话中的用...
Llama3在继承Llama2优点的基础上,进一步优化了Prompt模板,引入了更多标识符以支持更复杂的多轮对话和角色切换。以下是Llama3 Prompt模板的基本结构: <|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>{{system_prompt}}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>{{user_message}}...
基础模型没有Prompt格式，因为它并不是一个对话型大模型，也不是通过指令进行的训练，所以它并不会以对话形式回应。预训练模型是微调的绝佳平台，但或许你不该直接使用。其对话模型则设有一个简单的对话模式。System: Add an optional system prompt hereUser: This is the user inputFalcon: This is what the m...
2]])andall([msg["role"]=="assistant"formsgindialog[1::2]]),("model only supports 'system', 'user' and 'assistant' roles, ""starting with 'system', then 'user' and alternating (u/a/u/a/u...)")dialog_tokens:List[int]=sum([self.tokenizer.encode(f"{B_INST}{(prompt['content...
prompt:生成响应的提示 suffix:模型响应后的文本 images:(可选)base64 编码图像列表(对于多模态模型,例如llava) 高级参数(可选): format:返回响应的格式。目前唯一接受的值是json options:Modelfile文档中列出的其他模型参数,例如temperature system:系统消息更改为(覆盖Modelfile) ...
you can use LangChain integration by creating a content handler template for the inputs and outputs of your chat model. In this case, you define the inputs as those coming from a user, and indicate that they are governed by thesystem prompt. Thesystem promptinforms t...
包括输入的提示 tokens(prompt_tokens),最大生成长度(max_gen_len),温度参数(temperature,影响生成文本的随机性), top_p(用于决定采样过程中保留的 token 集合的概率阈值,也被称为 "nucleus sampling"),是否返回每个 token 的对数概率(logprobs),以及是否将输入的提示返回(echo)。
2.在云服务器界面登录进刚刚部署好的云服务器,等待安装显卡驱动的脚本自动执行完成后,使用如下脚本安装Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 3.Ollama默认只监听本地11434端口,按如下方法更改设置令Ollama监听外部请求 sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service ...
转换函数将对数据集中的每个样本进行处理,重新组织其字段,并添加额外的"prompt"、"response"、"system"和"tools"字段。 处理过程中,可以选择是否使用批处理,并可以指定并行处理的工作线程数、是否从缓存文件加载以及是否覆盖缓存文件等参数。最终返回转换后的数据集。