翻译自:“Fine-Tuning Llama 3: Enhancing Accuracy in Medical Q&A With LLMs” 原文链接:labelstud.io/blog/fine- 翻译的过程中有调整。 高质量的数据对于调整模型以解决特定领域的问题至关重要,特别是在医疗保健领域。鉴于大型语言模型(LLM)主要是根据从互联网上抓取的数据进行训练的,由于底层数据集的固有偏差,...
# 设置预训练模型的名称 model_name = "nvidia/Llama3-ChatQA-1.5-8B" # 设置要使用的指令数据集名称 dataset_name = "mlabonne/guanaco-llama2-1k" # 设置微调后模型的名称 new_model = "llama3-8B-fine-tuned" 3 配置参数 设置QLoRA和4-bit量化的关键参数,包括LoRA的注意力维度、缩放因子、dropout概...
有了更强大的基座模型Llama-2,Meta通过进一步的有监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)、基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)等技术对模型进行迭代优化,并发布了面向对话应用的微调系列模型 Llama-2 Chat。 通过...
litgpt download meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct litgpt chat meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct litgpt finetune meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct litgpt pretrain meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct litgpt serve meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 例如:使用微软的phi-2进行对话评估。
步骤一:准备Llama-3-8B模型 本案例提供了以下三种下载模型的方式,您可以根据需要选择其中一种。具体操作步骤如下: 进入PAI-DSW开发环境。 PAI控制台。 在页面左上方,选择使用服务的地域:华北6(乌兰察布)。 在左侧导航栏单击工作空间列表,在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称,进入对应工作空间内。
[2] https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/。 [3] https://llama.meta.com/llama2/。 [4] https://huggingface.co/meta-llama/CodeLlama-7b-hf。 [5] https://llama.meta.com/code-llama。
and enhanced model performance. This release features pretrained and fine-tuned language models with 8B and 70B parameter counts, demonstrating improved performance on a wide range of industry benchmarks, and enabling new capabilities such as improved reasoning. Llama 3 uses a new tokenizer that enco...
📣 NEW!Llama-3 8bnow works! Llama-3 70b also works (change the model name in the notebook). 📣 NEW!ORPO supportis here! 📣 NEW! We cut memory usage by afurther 30%and now support fine-tuning of LLMs with4x longer context windows! No change required if you're using our note...
test_prompts=["Tell me what you learnt from Wikitext-2 dataset","Did you remember I just fine-tuned you on Wikitext-2 dataset?"]forpromptintest_prompts:inputs=tokenizer(prompt,return_tensors="pt").to("cuda")generated_ids=model.generate(**inputs)outputs=tokenizer.batch_decode(generated_id...
近期发布的基于文本的模型是Llama3集合的一部分。未来的目标是使Llama3成为多语言、多模态、长上下文、持续提升核心能力,如:推理和代码生成。 3.最佳表现 得益于pretraining和post-training的改进,我们的pretrained模型和instruction-fine-tuned模型是8B和70B最好的大模型。post-training的改进包括:降低误拒率、改进的...