Llama 2 与 Llama 1 对比 2.1 Pretraining Data 预训练语料库来自开源数据的新组合,其中不包括 Meta 产品或服务的数据 努力从某些已知的包含大量个人信息的网站上删除数据 在2万亿个 token 上进行了预训练,因为这提供了良好的性能-成本 trade-off,对有着最真实来源的数据进行了上采样,以增加知识并抑制幻觉 2.2 ...
相比于 OpenAI 和 google 的闭源模型,llama2 基本上是和初代模型(OpenAI的GPT-3.5和google的PaLM)性能持平,而如果和 OpenAI 和 google 的最新版模型相比,llama2 则明显有着性能上的差距,不过他们的参数量量级都不同,直接对比也不公平。 2、Supervised Fine-Tuning (SFT) 2.1 SFT Data 初步启动时是直接使用了开...
trainer = Trainer(# 训练器model=model,# 模型args=training_args,# 训练参数train_dataset= IterableWrapper(train_dataset)iftraining_args.do_trainelseNone,# 训练数据集eval_dataset= IterableWrapper(eval_dataset)iftraining_args.do_evalelseNone,# 评估数据集tokenizer=tokenizer,# 分词器# Data collator will...
# 训练参数train_dataset = train_datasetiftraining_args.do_trainelseNone,# 训练数据集eval_dataset = eval_datasetiftraining_args.do_evalelseNone,# 评估数据集tokenizer = tokenizer,# tokenizer# 数据收集器将默认为DataCollatorWithPadding,因此我们将其更改data_collator = transformers.DataCollatorForSeq...
reward model(RM)是post-training中的一个重要部分。 和Llama-2相比,这次RM的一个变化是移除了训练时加入的margin term(用于把chosen和rejected response区分得更开),因为随着模型规模的增大,加入margin term收益越来越小了。 另一方面,同Llama-2一样,preference data中只有区分度比较大的数据对用于训练RM。
2.1 Pre-training data 我们的主要目标是使预训练过程有效且可重复。 我们采用自然语言数据和代码数据的混合来预训练 TinyLlama,从 SlimPajama (Soboleva et al., 2023) 获取自然语言数据,从 Starcoderdata (Li et al., 2023) 获取代码数据。 我们采用 Llama 的 tokenizer (Touvron et al., 2023a) 来处理数...
01 LLAMA 2加长版 持续训练(Continual Pretraining) 由于注意力机制需要进行二次复杂度的计算,如果使用更长的输入序列进行训练会导致巨大的计算开销,研究人员通过实验对比了不同的训练策略:从头开始进行长序列(32768)预训练、以及在不同阶段(20%、40%、80%)从4096长度切换到32768的持续学习。
Llama 2-70B-Chat is a powerful LLM that competes with leading models. It is pre-trained on two trillion text tokens, and intended by Meta to be used for chat assistance to users. Pre-training data is sourced from publicly available data and concludes as of September...
LoRA 旨在显著减少可训参数量，同时保持强大的下游任务性能。本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调，使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是: meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 及 roberta-large。使用的硬件节点数: 1每个节点的 GPU 数: 1GPU ...
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 预训练的所有脚本都位于Chinese-LLaMA-Alpaca-2/scripts/training/目录下,这里仅仅解释相关代码的作用,由于需要的GPU资源较多,欢迎投喂高Memory资源的GPU资源。 #学习率 lr=2e-4 #这对应于大语言模型之十四-PEFT的LoRA中B和A矩阵的秩r ...