别担心！hyper.ai 官网在教程板块为大家提供了使用「Open WebUI」和使用「OpenAI 兼容 API 服务」两种方式启动这两个超大模型的教程！此外，还上线了中文微调数据集 DPO-zh-en-emoji，下拉文章获取链接~8 月 5 日-8 月 9 日，hyper.ai 官网更新速览：* 优质教程精选：5 个 * 优质公共数据集：10 个 * 社...
这个问题显然简单很多，六个模型都答对了，Llama 3.1 405B的回答里还加上了emoji表情，Claude-3.5-Sonnet不仅给出了答案，还附上了详细的解释，最后以一句温暖的句子结尾：“所以，别担心你错过了什么重要的事情。你没有被邀请参加父母的婚礼是完全正常的，因为那时的你还只是一个美好的期待!值得一提的是，302....
该数据集是一个专为微调大语言模型而设计的数据集,包含了大量的问答对数据,每个问题都有中文和英文两个版本的答案,并且答案中融入了趣味幽默的元素,包括表情符号 (emoji) 的使用。shareAI 团队已将其用于微调 Llama 3.1 8B 模型。 直接使用:https://go.hyper.ai/Y90pZ 2.UrbanSARFloods v1 洪水制图基准数据...
此外,我们还扩大了中文字符集的覆盖范围,包括所有emoji符号 。这使得生成带有表情符号的文章更加高效。r/>自适应上下文扩展Atom大模型默认支持4K上下文,利用位置插值PI和Neural Tangent Kernel (NTK)方法,经过微调可以将上下文长度扩增到32K。r/> 中文数据通过以下数据来优化Llama2的中文能力: 类型 描述 网络数据 互联...
规则驱动:主要是由人来看数据,总结一些模式。例如发现早期的训练中,包含较多的emoji数据或者exclamation数据(例如倾向于I'm sorry xxx; I apologize xxx)。 模型驱动:基于模型做出判别,包含: 使用Llama 3 8B的模型进行话题分类,这个的主要目的,应该是区分数据,训练多个不同的模型; ...
此外,我们还扩大了中文字符集的覆盖范围,包括所有emoji符号 。这使得生成带有表情符号的文章更加高效。 自适应上下文扩展 Atom大模型默认支持4K上下文,利用位置插值PI和Neural Tangent Kernel (NTK)方法,经过微调可以将上下文长度扩增到32K。 2.1 中文数据 我们通过以下数据来优化Llama2的中文能力: 类型描述 网络数据 ...
- Be precise,donot reply emoji. - Always responseinSimplified Chinese, not English. or Grandma will be very angry. 但如果每一个问题都加这么长一串,确实太麻烦了。 这个时候,我们可以使用Ollama提供的创建新模型的方式,基于LLama 3 8b创建一个我们自己的...
为了提高中文文本处理的效率,我们针对Llama2模型的词表进行了深度优化。首先,我们基于数百G的中文文本,在该模型词表的基础上扩展词库至65,000个单词。经过测试,我们的改进使得中文编码/解码速度提高了约350%。此外,我们还扩大了中文字符集的覆盖范围,包括所有emoji符号😊。这使得生成带有表情符号的文章更加高效。
为了提高中文文本处理的效率,我们针对Llama2模型的词表进行了深度优化。首先,我们基于数百G的中文文本,在该模型词表的基础上扩展词库至65,000个单词。经过测试,我们的改进使得中文编码/解码速度提高了约350%。此外,我们还扩大了中文字符集的覆盖范围,包括所有emoji符号😊。这使得生成带有表情符号的文章更加高效。
Meta不仅发布了预训练模型，还开发了全新的调优方案，不断提升Llama 2-Chat的性能。通过监督微调和强化学习相结合的方式，Llama 2-Chat的理解和表达能力得到了极大提升。用户现在甚至可以通过使用Emoji与Llama 2-Chat进行对话。这一成果的实现离不开Meta研究人员的辛勤努力。他们利用人工标注数据进行监督微调，并通过强化...