llama-7b-hf则是HF（Howard）格式的llama-7b模型，这是通过特定的转换脚本从原始的llama-7b模型生成的。至于llama7b-ms，它可能是对llama-7b模型进行了某种特定处理或优化后的版本，但是具体的信息需要进一步确认。需要注意的是，除了这些版本之外，Meta还发布了LLaMA 2，这是LLaMA的下一代版本，
Llama-7b-hf和Vicuna-7b-delta-v0是两个在各自领域取得卓越成就的大型语言模型。Llama-7b-hf以其强大的语言处理能力和广泛的适应性受到了广泛关注,而Vicuna-7b-delta-v0则在特定任务上展现出了极高的性能。将两者合并,有望产生一个在通用性和专用性上均表现优异的新模型——Vicuna-7b-v0。 二、模型合并的技...
python finetune.py \ --base_model='decapoda-research/llama-7b-hf' \ --num_epochs=10 \ --cutoff_len=512 \ --group_by_length \ --output_dir='./lora-alpaca-512-qkvo' \ --lora_target_modules='[q_proj,k_proj,v_proj,o_proj]' \ --lora_r=16 \ --micro_batch_size=8 ...
使用llama-2-7b-hf模型无需进行模型转换,当选择llama-2-7b模型需要将llama-2-7b模型转换为HuggingFace 格式。 使用huggingface transformers提供的脚本convert_llama_weights_to_hf.py,将原版llama模型转换为HuggingFace格式。 同时需要将原版llama-2-7b的tokenizer.model放在--input_dir指定的目录,其余文件放在${input_...
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此,Alpaca-Lora则是利用 Lora 技术,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并...
python convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir path_to_original_llama_root_dir \ --model_size 7B \ --output_dir path_to_original_llama_hf_dir 或者也可以直接通过transformers下载: python src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \ ...
The model comes in different sizes: 7B, 13B, 33B and 65B parameters. Paper or resources for more information More information can be found in the paper “LLaMA, Open and Efficient Foundation Language Models”, available at https://research.facebook.com/publications/llama-open-and-efficient-...
阿里云不对第三方模型“llama-7b-hf”的合法性、安全性、准确性进行任何保证,阿里云不对由此引发的任何损害承担责任。 您应自觉遵守第三方模型的用户协议、使用规范和相关法律法规,并就使用第三方模型的合法性、合规性自行承担相关责任。 操作步骤 准备工作 ...
来自“欧洲OpenAI”的“最强7B开源模型”Mistral最近可谓是圈粉无数。它各方面的测试指标全面超越了13B的Llama2，甚至让一众网友觉得羊驼不香了。最新消息是，Mistral AI团队已经发布了相关论文，透露背后的技术细节。Mistral不仅全面战胜了13B Llama2，在数学、代码和推理方面，34B的Llama1也不是Mistral的对手。在推理...
python ./tools/ckpt_convert/llama/convert_weights_from_huggingface.py \ --input-model-dir ./dataset/llama-7b-hf/ \ --output-model-dir ./dataset/llama-7b-as/ \ --tensor-model-parallel-size 1 \ --pipeline-model-parallel-size 4 \ --type 7B \ --deepspeed 执行shell脚本也做了对应修改:...