# directory to save and repository idnum_train_epochs=3,# number of training epochsper_device_train_batch_size=1,# batch size per device during traininggradient_accumulation_steps=2,# number of steps before performing a backward/update passgradient_checkpointing=True,# use gradient check...
一个形状为(batch_size, sequence_length, hidden_dim)的张量,表示经过非线性变换后的输出。 作用: MLP层通常包含两个线性投影和一个非线性激活函数(如SiLU),用于增加模型的表达能力。具体步骤是: 输入通过第一个线性投影,生成一个中间表示。 中间表示经过SiLU激活函数。 激活后的表示通过第二个线性投影,生成最终...
首先是权重 [hidden_size, hidden_size],我们一般使用二维的张量,即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中,我们后续会用 [H, H] 来表示。 其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size],即输入输出值,我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小,seq_len 代表句子的长度 ,hidden_si...
一个形状为(batch_size, sequence_length, hidden_dim)的张量,表示经过Attention处理后的隐藏状态。 • 输出: 一个形状为(batch_size, sequence_length, hidden_dim)的张量,表示经过非线性变换后的输出。 • 作用: MLP层通常包含两个线性投影...
英伟达利用 NVIDIA TensorRT-LLM（一种用于优化 LLM 推理的开源工具包）优化了 Llama 3.1 8B 和 Llama-3.1-Minitron 4B 模型。下两张图显示了不同模型在不同用例下以 FP8 和 FP16 精度每秒的吞吐量请求，表示为 8B 模型的 batch size 为 32 的输入序列长度 / 输出序列长度 (ISL/OSL) 组合以及 4B 模型...
num_train_epochs: 3 # number of training epochs per_device_train_batch_size: 1 # batch size per device during training per_device_eval_batch_size: 1 # batch size for evaluation gradient_accumulation_steps: 2 # number of steps before performing a backward/update pass optim: adamw_torch # ...
--num_train_epochs 3 \ --batch_size 128 \ --learning_rate 2e-5 \ --fp16 该脚本将加载预训练的LLaMA模型,准备训练数据集,并使用指定的超参数运行微调脚步。微调后的模型检查点将保存在 中output_dir。 主要参数设置如下: model_name:要微调的基础 LLaMA 模型,例如llama-7b ...
第一部分:llama3能力如何? 先看看官方介绍! 测试的方法和过程,看这里: https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/eval_details.md 我们直接看结果! 8B尺寸!直接秒不久前同级的Gemma-7B! 70B尺寸!直接秒Claude3! 还有什么话说? 雄哥看他的资料,meta干了不少事情,才能有这个结果!
首先是权重 [hidden_size, hidden_size],我们一般使用二维的张量,即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中,我们后续会用 [H, H] 来表示。 其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size],即输入输出值,我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小,seq_len 代表句子的长度 ,hidden_si...
然后还要有工作的缓存，22G大概率只能设置，batchsize=1。如果是Windows 还可能利用共享显存，不过一但...