System Message for Multi-Turn Consistency 初版的经过 RLHF 的模型,在多轮之后会遗忘掉 system instruction 示例如下图,几轮对话后模型就不再按要求用 emoji 回复了: Llama2 中为了提升多轮对话一致性,提出了 Ghost Attention (GAtt) 技术 Ghost Attention 名字比较有误导性,它不是一个注意力机制,而是一种数据...
3.3 System Message for Multi-Turn Consistency 3.4 RLHF Results 4 Safety 5 Discussion 本文所有内容基于原始论文进行人工阅读整理,部分中文内容参考了 AI 辅助翻译 [2307.09288] Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models (arxiv.org) facebookresearch/llama: Inference code for LLaMA models (githu...
例如可以在example_text_completion.py中修改prompts列表变量,列表中的每一个元素为一个待补全的句子。 同理关于具体的对话任务,我们也可以直接在example_chat_completion.py中对dialogs这个列表进行改写,从而用我们想要输入的语句对模型进行测试。 列表中的每一个字典元素为一个对话,role表示身份,有'system','user'和...
system_info: n_threads=16/32|AVX=1|AVX2=1|AVX512=0|AVX512_VBMI=0|AVX512_VNNI=0|FMA=1|NEON=0|ARM_FMA=0|F16C=1|FP16_VA=0|WASM_SIMD=0|BLAS=0|SSE3=1|VSX=0|sampling: repeat_last_n=64, repeat_penalty=1.100000, presence_penalty=0.000000, frequency_penalty=0.000000, top_k=40, ...
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, ServiceContext from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM from llama_index.core.prompts.prompts import SimpleInputPrompt # Reading documents and setting up the system prompt documents = SimpleDirectoryReader("/content/data")...
letsystem_prompt =String::from("<<SYS>>You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as short as possible, while being safe. <</SYS>>");letmut saved_prompt =String::new; loop {println!("Question:");letinput = read_input;ifsaved_prompt ==""{saved_prompt = forma...
2. 3. 4. 02 Prompts 现在,我们来编写代码实现井字游戏(Tic-Tac-Toe)。在棋盘上交替放置“X”和“O”,首位成功在任意一行、一列或对角线上连成一线的玩家即为胜者: Image source Wikipedia(https://en.wikipedia.org/wiki/Tic-tac-toe) 正如我们所见,这个游戏对于人类来说非常简单,但对语言模型而言可能颇具...
下载LLaMA 2模型 之前要发邮件申请才可以获取LLaMA模型,并且不得外传。目前的申请变得容易得多了。所以我们可以方便地使用LLaMA 2模型来进行讲解了。 首先去申请一个下载链接:https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/ meta1.png ...
llama-agentic-system地址:GitHub - meta-llama/llama-stack-apps: Agentic components of the Llama Stack APIs 4.2、关键技术介绍 模型架构:纯解码器decoder-only transformer架构,进行小幅改动以最大化训练稳定性。 训练规模:在超过16,000个H100 GPU上进行训练,处理超过15万亿个token的语料库上预训练语言模型。
no_robots 数据集中的 10,000 个样本，被分为 9,500 个训练样本和 500 个测试样本，其中有些样本不包含 system 信息。作者使用 datasets 库加载数据集，添加了缺失的 system 信息，并将它们保存到单独的 json 文件中。示例代码如下所示：from datasets import load_dataset # Convert dataset to OAI messages sy...