在面对更复杂的“DAN攻击”“心理暗示”等检测时，Llama2-7B的表现更是力不从心。比如，当我们通过“DAN攻击”把一些敏感的关键词隐藏起来，再编造一个故事情景引导Llama2-7B（中文）回复时，就能够轻易地混淆它的视听，让它置身于某个情境里，丧失原则。此外，测评还发现，Llama2-7B（中文）对部分敏感关键词存在...
为了计算KV缓存大小,我们将两者都乘以 n_layers 和 d_model,得到以下方程: 每个token kv缓存 kv_cache_size: = (2 * 2 * n_layers * d_model ) = (2 * 2 * n_layers * n_heads * d) Llama2 模型使用一种称为分组查询注意(GQA)的注意力变体。当 KV 头数为 1 时,GQA 与 Multi-Query-Attent...
本文在meta发布的Llama-2-7b基础上进行预训练,pretrain_clm.py代码的中文注释参考[0],执行脚本如下所示: python pretrain_clm.py --output_dir ./output_model --model_name_or_path L:/20230903_Llama2/Llama-2-7b-hf --train_files ../../data/train_sft.csv ../../data/train_sft_sharegpt.csv...
在七月中旬,Meta发布了其新的预训练和微调模型系列Llama-2,具有开源和商业特性,以便于使用和扩展。基础模型发布了聊天版本和7B、13B和70B的规模。与模型一起,还发表了相应的论文,描述了它们的特点和学习过程中的相关要点,提供了非常有趣的信息。 Llama 1的更新版本,使用了新的公开可用数据的混合进行训练。预训练语...
在常见的中、英文评测榜单，可以看到，在英文MMLU榜单中，Colossal-LLaMA-2-7B-base在低成本增量预训练的加持下，克服了灾难性遗忘的问题，能力逐步提升（44.47 -> 53.06），在所有7B规模的模型中，表现优异。在中文榜单中，主要对比了CMMLU, AGIEVAL, GAOKAO与 C-Eval，效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型...
Atom-7B是一个基于Llama2架构的预训练语言模型,Llama中文社区将基于大规模中文语料,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级。通过以下数据来优化Llama2的中文能力: 说明:除了网络数据和竞赛数据集这2个没有提供链接,其它的4个都提供了数据集的链接。
使用llama-2-7b-hf模型无需进行模型转换,当选择llama-2-7b模型需要将llama-2-7b模型转换为HuggingFace 格式。 使用huggingface transformers提供的脚本convert_llama_weights_to_hf.py,将原版llama模型转换为HuggingFace格式。 同时需要将原版llama-2-7b的tokenizer.model放在--input_dir指定的目录,其余文件放在${input_...
本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。 准备环境和资源 创建工作空间,详情请参见创建及管理工作空间。 创建DSW实例,其中关键参数配置如下。具体操作,请参见创建DSW实例。
在使用 8 卡训练 / 微调 LLaMA2-7B 时，Colossal-AI 能达到约 54% 的硬件利用率（MFU），处于业界领先水平。而对于预训练任务，以使用 512 张 A100 40GB 预训练 LLaMA2-70B 为例，DeepSpeed ZeRO3 策略因显存不足而无法启动，仅能通过速度衰减较大的 ZeRO3-offload 策略启动。而 Colossal-AI 则因卓越的...
Llama-2-7b-chat由Meta AI研发并开源,在编码、推理及知识应用等场景表现优秀,Llama-2-7b-chat是高性能原生开源版本,适用于对话场景。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调...