作者使用了 HuggingFaceH4/no_robots 数据集，这是一个包含 10,000 条指令和样本的高质量数据集，并且经过了高质量的数据标注。这些数据可用于有监督微调（SFT），使语言模型更好地遵循人类指令。no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型，并且主要由单句指令组成。{"messages...
Llama 3 许可证中新增了明确归属的要求,这在 Llama 2 中并未设定。例如,衍生模型需要在其名称开头包含“Llama 3”,并且在衍生作品或服务中需注明“基于 Meta Llama 3 构建”。详细条款,请务必阅读官方许可证。 Llama 3 评估 注:我们目前正在对 Meta Llama 3 进行单独评估,一旦有了结果将立即更新此部分。 如何...
本周四,AI 领域迎来重大消息,Meta 正式发布了人们等待已久的开源大模型 Llama 3。 目前发布了两个模型,分别是8B(80亿参数)和70B(700亿参数)的预训练及指令微调语言模型。 话不多说,先看一下Llama 3-70B的效果(体验地址:https://huggingface.co/chat/conversation)。 微积分计算,效果拉满。 评测结果:遥遥领先...
作者使用了 HuggingFaceH4/no_robots 数据集,这是一个包含 10,000 条指令和样本的高质量数据集,并且经过了高质量的数据标注。这些数据可用于有监督微调(SFT),使语言模型更好地遵循人类指令。no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型,并且主要由单句指令组成。 {"messages"...
作者使用了 HuggingFaceH4/no_robots 数据集,这是一个包含 10,000 条指令和样本的高质量数据集,并且经过了高质量的数据标注。这些数据可用于有监督微调(SFT),使语言模型更好地遵循人类指令。no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型,并且主要由单句指令组成。
作者使用了 HuggingFaceH4/no_robots 数据集,这是一个包含 10,000 条指令和样本的高质量数据集,并且经过了高质量的数据标注。这些数据可用于有监督微调(SFT),使语言模型更好地遵循人类指令。no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型,并且主要由单句指令组成。
借助阿里云PAI平台使用unsloth对llama3-7B进行微调 之前依照别人的示例在colab上跑过一次,但colab给我限额了,两天都没解锁,遂换成阿里云PAI再尝试了一次,但在阿里云上似乎不能访问到huggingface,需要对之前的示例载入模型和数据集部分进行一些修改,修改为使用已下载好的文件和数据集。
作者使用了 HuggingFaceH4/no_robots 数据集,这是一个包含 10,000 条指令和样本的高质量数据集,并且经过了高质量的数据标注。这些数据可用于有监督微调(SFT),使语言模型更好地遵循人类指令。no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型,并且主要由单句指令组成。
项目已在GitHub上开源，量化模型也已登陆HuggingFace。具体来看实证结果。轨道1：训练后量化 表1和表2中分别提供了LLaMA3-8B和LLaMA3-70B在8种不同的PTQ方法下的低比特性能表现，覆盖了从1比特到8比特的广泛比特宽度。1.低比特权重 其中，Round-To-Nearest (RTN) 是一种基本的舍入量化方法。GPTQ是当前最有效率...
地址：https://huggingface.co/chat/（需要手动切换至Llama 3）领先了，但不多 Llama 3确实优于其他开源模型，但优势不大。Meta展示的基准测试结果包括MMLU、ARC、DROP、GPQA（生物、物理、化学相关的问题集）、HumanEval（代码生成测试）、GSM-8K（数学应用测试）、MATH（同为数学相关基准测试）、AGIEval（问题解决...