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...
其它架构attention在n×d的矩阵与d×n的矩阵相乘后再加softmax(n≫d),这种形式的Attention的矩阵因为低秩问题而带来表达能力的下降。 相比于Llama 1,Llama 2 的训练数据多了 40%,上下文长度也翻倍,并采用了分组查询注意力机制。具体来说,Llama 2预训练模型是在2 万亿的 token上训练的,精调 Chat 模型是在100...
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-...
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。
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。
【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...
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...
在当前人工智能的发展中,大型语言模型(LLMs)已成为NLP研究和应用的关键。Qwen2-7B模型作为领域的领先者,以其巨大的参数量和强大的功能获得了广泛注意,尤其是它在经过微调后能更好地完成特定任务。本文旨在详述如何运用LLaMA-Factory框架高效微调Qwen2-7B模型,以优化其在特定任务中的表现。