llama2是原始格式的参数，hf是转成huggingface格式参数，要用transformer调用模型，得下载hf格式的 ...
在 ModelScope 中，带有-hf后缀的模型通常表示使用了半精度（half-precision）浮点数进行参数存储和计算。
Llama 2-Chat的训练过程:这个过程从使用公开可用的在线资源对Llama 2进行预训练开始。接下来,通过应用有监督微调,创建了Llama 2-Chat的初始版本。随后,使用人类反馈强化学习(RLHF)方法,具体是通过拒绝采样和近端策略优化(PPO),对模型进行迭代优化。在RLHF阶段,累积迭代奖励建模数据与模型改进并行进行,这对于确保奖励...
转换脚本:https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py 现在huggingface上已发布了llama的hf版本,可以直接使用。 现在介绍LLama2模型的原始权重获取和转换脚本。 LLama2模型原始权重获取 在MetaAI申请通过后将会在邮件中提及到PRESIGNED_URL,运行do...
在当今的深度学习领域,模型转换与合并是一项重要的任务,它涉及将一个框架或库的模型转换为另一个框架或库可以使用的格式。在这个过程中,模型性能、稳定性和精度等因素都需要考虑。最近,出现了一种名为LLM-LLaMA的模型转换与合并技术,下面我们将对其进行详细介绍。
RLHF 的一些细节 RS 训练过程：Llama 2 使用的损失函数实际上并不是那么清楚。在 Meta 的论文中，...
七、Llama2的对话与代码增强版本 除了基础的Llama2模型外，Meta还推出了对话增强版本的Llama chat和代码增强版本的Code Llama。Llama chat通过RLHF强化学习确保安全性和帮助性，为开发者和研究人员提供了更加智能和可靠的对话模型。而Code Llama则支持多种编程语言，包括Python、C++、Java等，为代码生成和编程任务提供了...
今天来看看Llama 2,是Meta在LLaMA基础上升级的一系列从 7B到 70B 参数的大语言模型。Llama2 在各个榜单上精度全面超过 LLaMA1,Llama 2 作为开源界表现最好的模型之一,目前被广泛使用。 为了更深入地理解Llama 2的技术特点,特地在此整理了Llama 2模型架构、 预训练、SFT、RLHF内容详解,也从安全性角度进行了分析...
虽然InstructGPT和Llama 2论文实验结果中证实了RLHF带来的性能提升,但也有相关工作在关注开发更有效的替代品: ReST是RLHF的替代方案,可以将LLM与人类偏好对齐,其使用采样方法来创建…
LLaMA2是Meta最新开源的大型语言模型,其训练数据集达到了2万亿token,显著扩大了处理词汇的范围。与初代模型相比,Llama2的训练数据扩充了40%,达到2万亿token,这使得模型能够学习到更丰…