while the Chinchilla-optimal amount of training compute for an 8B parameter model corresponds to ~2...
model.layers.0.mlp.down_proj.weight | Size: torch.Size([256, 768]) | Count: 196608 中间省略... model.layers.3.input_layernorm.weight | Size: torch.Size([256]) | Count: 256 model.layers.3.post_attention_layernorm.weight | Size: torch.Size([256]) | Count: 256 model.norm.weight ...
self.weight = nn.Parameter(torch.ones(dim)) def _norm(self, x): return x * torch.rsqrt(x.pow(2).mean(-1, keepdim=True) + self.eps) def forward(self, x): output = self._norm(x.float()).type_as(x) return output * self.weight ...
parameterinmodel.named_parameters():param_size=parameter.size()param_count=torch.prod(torch.tensor(param_size)).item()total_params+=param_countprint(f'{name:50} | Size: {str(param_size):30} | Count: {str(param_count):20}')print('...
安装peft(Parameter-Efficient Fine Tuning)库,这个库包含了实现参数高效微调方法的工具和函数,有助于在有限资源条件下改进预训练模型的性能。 7.!pip install flash-attn --no-build-isolation 安装flash-attn库,该库提供了优化的注意力机制实现。使用--no-build-isolation选项可以在安装时避免构建隔离,这通常用于需...
使用ollama 的 modelfile 来创建自定义llama3模型。需要创建一个modefile文件。 我们创建一个llama3.modelfile,其内容如下: # set the base model FROM llama3:8b # set custom parameter values PARAMETER temperature 1 PARAMETER num_keep 24 PARAMETER stop <|start_header_id|> ...
Meta Llama Guard 2 is an 8B parameter Llama 3-based [1] LLM safeguard model. Similar to Llama...
Llama 3 comes in two parameter sizes — 8B and 70B with 8k context length — that can support a broad range of use cases with improvements in reasoning, code generation, and instruction following. Llama 3 uses a decoder-only transformer architecture and new tokenizer that provides i...
MLX团队一直在不懈地努力改进MLX-LM库在模型微调工具方面的能力。使用MLX-LM微调llama3十分简单。 可以参考相关例子:https://github.com/ml-explore/mlx-examples/tree/main/llms/llama 大致步骤如下: 1.准备训练数据 glaiveai/glaive-function-calling-v2是一个专门用于训练大语言模型处理函数调用方面的数据集。我们...
Parameter(torch.ones(dim)) # 初始化为1的可学习参数 def _norm(self, x): # torch.rsqrt: 平方根的倒数,这里用于计算标准差的倒数 # x.pow(2).mean(-1, keepdim=True): 沿着倒数第一维计算平方并求平均 # a_i * 元素平方的均值取平方根后再取倒数 + 无穷小量 return x * torch.rsqrt(x.pow...