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Breadcrumbs LLaMA-Factory-Doc /docs /source /advanced / trainers.rstTop File metadata and controls Preview Code Blame 167 lines (110 loc) · 5.82 KB Raw 训练方法 Pre-training 大语言模型通过在一个大型的通用数据集上通过无监督学习的方式进行预训练来学习语言的表征/初始化模型权重/学习概率分布。我们...
参考链接:[LLaMA-Factory 数据格式说明](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md) 8+ 9+ -**数据格式** 10+ 11+ -微调数据需整理成以下两种格式之一: 12+ -**Alpaca格式** 13+ -**ShareGPT格式**(训练`function calling`功能时必须使用此格式) ...
LLaMA-Factory 支持单卡训练,适用于资源有限或只需要进行小规模实验的场景。 # 单卡训练示例 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/lora_single_gpu/llama3_lora_sft.yaml 3. 预训练 LLaMA-Factory 支持从预训练模型开始进行微调。你可以指定预训练模型的路径或名称,LLaMA-Factory 会自动加载并进...
llama factory技术原理 其原理包含大规模的预训练模型,以获取广泛的语言知识。采用了多层神经网络架构,增强模型的表达能力。数据增强技术在其中发挥重要作用,丰富了训练数据。优化的损失函数有助于模型更准确地学习语言模式。注意力机制让模型能够聚焦于输入文本的关键部分。模型的参数调整通过精细的超参数搜索实现最佳性能...
llama factory 评估指标llama factory评估指标 评估大模型应用效果需要多维视角。以实际项目经验来看,工业级应用更关注指标的系统性和落地价值,学术界则侧重理论创新性。某项目组曾用三个月时间在医疗问答场景验证指标有效性,发现单纯依赖困惑度(Perplexity)指标容易产生误导,当医疗专有名词出现频率过高时,该指标会呈现反常...
LLaMA-Factory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)是零隙智能(SeamLessAI)开源的低代码大模型训练框架,它集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术,并支持业界众多的开源模型的微调和二次训练,开发者可以使用私域数据、基于有限算力完成领域大模型的定制开发。LLaMA-Factory还为开发者提供了可视化训练、推理平台...
# 说明本文演示使用`LLaMA-Factory`在**计算机本地**对`Meta-Llama-3.1-8B-Instruct`模型(一共30G)进行**微调**。 - 显卡:建议24 GB以上显
参考链接:[LLaMA-Factory 数据格式说明](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md) -**数据格式** -微调数据需整理成以下两种格式之一: -**Alpaca格式** -**ShareGPT格式**(训练`function calling`功能时必须使用此格式) ...
llamafactory模型量化实践 LlamaFactory模型量化实践旨在优化模型性能,提升运行效率。 此实践通过特定技术降低模型存储与计算需求,实现高效部署。模型量化实践首先需对原始LlamaFactory模型进行详细分析。明确模型中不同层的重要性,为后续量化提供基础依据。采用合适的量化策略,比如非对称量化方法来处理数据。非对称量化能更精准...