llama2是meta最新开源的语言大模型,训练数据集2万亿token,上下文长度是由llama的2048扩展到4096,可以理解和生成更长的文本,包括7B、13B和70B三个模型,在各种基准集的测试上表现突出,最重要的是,该模型可用于研究和商业用途。 1.1 分词(tokenize) 语言模型是对文本进行推理。由于文本是字符串,但对模型来说,输入只能...
SFT 阶段的超参数如下表所示,另外在 SFT 阶段会额外使用一个 special token 用于分割 prompt 和 response。 超参数值超参数值超参数值 lr 2 * 10^-5 weight decay 0.1 batch size 64 sequence length 4096 epoch 2 经过SFT 之后的模型的效果的评估,与经过 RLHF 之后模型的评估放在一起说明了,在后文的模型...
如果你看一下NousResearch/ lama-2的文件,你会注意到有一个tokenizer. model文件。使用model_name, AutoTokenizer可以下载该标记器。 在第36行,调用add_special_tokens({' pad_token ': ' [PAD] '})这是另一个重要代码,因为我们数据集中的文本长度可以变化,批处理中的序列可能具有不同的长度。为了确保批处理...
quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,)base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( script_args.model_name, # "meta-llama/Llama-2-7b-hf" quantization_config=bnb_config, device_map={"": }, trust_remote_code=True, use_auth_token=True,)base_m...
https://blog.cloudflare.com/workers-ai/ 了解更多关于Workers AI的信息,并查看这里 https://developers.cloudflare.com/workers-ai/models/llm/ 的文档开始使用Llama 2模型。 谷歌云平台(GCP)-模型花园 GCP是一套云计算服务,提供计算资源以及虚拟机。在GCP服务的基础上,Vertex AI的模型花园https://cloud.google....
图1显示了70亿参数和130亿参数Llama 2模型的推理性能。模型分别在一台Habana Gaudi2设备上运行,batch size=1,输出token长度256,输入token长度不定,使用BF16精度。报告的性能指标为每个token的延迟(不含第一个)。该测试使用optimum-habana文本生成脚本在Llama模型上运行推理。optimum-habana库能够帮助简化在Gaudi加速器...
tokenizer=LlamaTokenizer.from_pretrained(args.checkpoint)tokenizer.add_special_tokens({'pad_token':'<PAD>'})model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(args.checkpoint)model.to(torch.bfloat16)model.train()# Prepare dataset train_dataset=AlpacaDataset(tokenizer=tokenizer,data_path=args.data_root)train_data...
然后就是使用model_name加载Llama标记器。如果你看一下NousResearch/ lama-2的文件,你会注意到有一个tokenizer. model文件。使用model_name, AutoTokenizer可以下载该标记器。 在第36行,调用add_special_tokens({' pad_token ': ' [PAD] '})这是另一个重要代码,因为我们数据集中的文本长度可以变化,批处理中的...
除了上文提到的训练数据的增加,Llama 2在训练过程方面也有两个亮点值得我们关注。第一,上下文长度的扩大提升了模型的理解能力;第二,分组查询注意力机制提高了模型的推理速度。 2.2.1 上下文窗口扩大 Llama 2的上下文长度比Llama扩大了一倍,从2048个token拓展至4096个token。更长的上下文窗口意味着更多的聊天用例可被采...
下面,我们来尝试用LLaMA 2 7b模型来进行文本补全生成,命令如下: torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py --ckpt_dir llama-2-7b/ --tokenizer_path tokenizer.model --max_seq_len 128 --max_batch_size 4 这条命令使用torchrun启动了一个名为example_text_completion.py的PyTorch训练脚本...