这包括选择适当的预训练模型、调整模型的参数、优化模型的架构等。 “基于LLAMA-7B的LoRa指令微调”意味着我们将使用LLMA-7B作为基础模型,并通过微调(fine-tuning)的方法来适应我们的特定任务。具体来说,我们将在LLMA-7B的基础上添加额外的层或者修改原有的层,然后使用我们的数据集来训练这个新的模型。这个过程可能...
Jarlene:预训练(5):Medusa语言模型论文讲解 一、简介 LLaMA是2023年Meta发布的基础LLM模型,该模型有四个版本,分别是7B、13B、33B、65B参数的模型。最近因为模型被泄漏,模型权重可以在网上搜索下载。相对于GPT序列的模型,LLaMA更加亲民一些,主要体现在参数量较小的模型也可以让平民玩的动。而且现在网上有不少基于LLaMA...
# convert the 7B model to ggml FP16 format python3 convert-pth-to-ggml.py models/7B/ 1 # quantize the model to 4-bits ./quantize.sh 7B 我们将前面下载下来的模型放到llama.cpp/models文件夹,主要包含7B模型文件夹和tokenizer.model分词器模型。然后使用convert-pth-to-ggml.py进行预处理转换成FP1...
首先介绍了大模型推理阶段的概念:TTFT和TPOT其次介绍了2个大模型推理阶段所需显存和推理时间的公式最后以llama7B为例,进行实测和公式对比,基本上理论公式与实测相差不大1 大模型推理的显存计算公式: (模型参数)×2+(KV缓存)×2=(模型参数)×2+(2×h×L×b×s)×2 2 大
LLaMA-Adapter在冻结的LLaMA模型上采用可学习的适应提示和零初始化注意机制,从而可以有效地整合新知识。 但是,参数更新受限于自适应提示和门控因子,没有修改LLMs的内部参数,这限制了它进行深度微调的能力。 鉴于此,研究人员提出了一种偏差调整策略,除了适应提示和门控因素之外,进一步将指令提示融合到LLaMa中。
然后是对模型进行初始化，加载Mistral并设置4-bit量化和Lora等参数。接着是构建Trainer，输入数据、模型等信息正式开始训练，然后测试并保存。具体的细节可以到教程原文中去了解。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06825微调教程：https://wandb.ai/byyoung3/ml-news/reports/Fine-Tuning-Mistral7B-on-Python-...
我们查看显卡,qwen2.5:7b-instruct 默认4B量化的模型大概占用 4.7GB显存 推理速度也还可以。 使用第三方chatbox 来实现推理 下载chatbox 套壳软件。https://chatboxai.app/zh 下载好chatbox 配置一下ollama 点击保存后,完成chatbox 设置 我找几个有点难度的问题。
模型规模:LLaMA提供了多种规模的版本,包括7B、13B、70B和405B(4050亿)等不同参数量的模型。这些模型可以根据具体的应用场景和计算资源进行选择。 性能优异:LLaMA在多个基准测试上表现出色,甚至能够媲美或超越一些参数量更大的模型。例如,具有130亿参数的LLaMA模型在大多数基准上可以胜过GPT-3(参数量达1750亿)。
开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布,支持多模态输入输出。 LLaMA-Adapter,现在已经完全解锁了。 作为一个通用的多模态基础模型,它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入,同时还能提供图像、文本和检测的输出。 相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter,这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapter V2。
【新智元导读】开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布,支持多模态输入输出。 LLaMA-Adapter,现在已经完全解锁了。 作为一个通用的多模态基础模型,它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入,同时还能提供图像、文本和检测的输出。 相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter,这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapter...