の続きだが、Swallowを使って系列ラベリングをおこなうべく、LlamaForTokenClassificationを書いてみた。 fromtypingimportList,Optional,Tuple,Unionimporttorchfromtorchimportnnfromtransformers.modeling_outputsimportTokenClassifierOutputfromtransformers.file_utilsimportadd_start_docstrings_to_model_forwardfromtransformers...
LLAMA_API llama_token llama_token_bos(conststructllama_model * model);//beginning-of-sentenceLLAMA_API llama_token llama_token_eos(conststructllama_model * model);//end-of-sentenceLLAMA_API llama_token llama_token_cls(conststructllama_model * model);//classificationLLAMA_API llama_token llama_...
2023年2月,Meta(原Facebook)推出了LLaMA大模型,使用了1.4T token进行训练,虽然最大模型只有65B,但在相关评测任务上的效果可以媲美甚至超过千亿级大模型,被认为是近期开源大模型百花⻬放的开端之一,“羊驼”系列模型及其生态快速发展。 LLaMA 所采用的 Transformer 结构和细节,与标准的 Transformer 架构不同的地方包括...
长度为 8192 的上下文推理中，仅有大约 10% 的 token 位置编码是精确的，好在位置编码碰撞有局域性的特质，只有若干个相邻的 token 才会共享同一个 position Embedding, 在更大的尺度上，不同位置的 token 还是有一定的区分性。
使用LlamaForSequenceClassification做文本分类时,需要注意一下对应版本的模型是否正确保存了score层的参数值。 环境允许的话,建议直接Copy kaggle中的notebook( )进行修改。 好了,废话少说,直接放码过来: 1、安装相关依赖包 importosos.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"]="false"fromIPython.displayimportclear_output!
Enum): """ Enum class for the different types of tasks supported by PEFT. Overview of the supported task types: - SEQ_CLS: Text classification. - SEQ_2_SEQ_LM: Sequence-to-sequence language modeling. - CAUSAL_LM: Causal language modeling. - TOKEN_CLS: Token classification. - QUESTION_...
LlamaForSequenceClassification是一个序列分类模型。 这个分类模型可以用来训练RLHF流程中的Reward模型。 @add_start_docstrings( """ The LLaMa Model transformer with a sequence classification head on top (linear layer). [`LlamaForSequenceClassification`] uses the last token in order to do the classificati...
论文: https://arxiv.org/pdf/2408.117068. Out-of-Distribution Detection with Attention Head Masking for Multimodal Document Classification在机器学习应用中，检测离群分布（OOD）数据对于降低模型过度自信的风险，确保部署系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一种名为AHM（Attention Head Masking）的新方法...
Llama-3的技术进步主要体现在其扩展的词汇表和大规模的预训练数据集。具体来说,Llama-3使用了包含128K个token的词汇表,这一改进使得模型在编码语言时更为高效和灵活。这种词汇表的大小是一个巨大的飞跃,因为它能够涵盖更多的单词和表达,从而提高模型处理不同语言和代码的能力。
tokenizer=LlamaTokenizer.from_pretrained(args.checkpoint)tokenizer.add_special_tokens({'pad_token':'<PAD>'})model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(args.checkpoint)model.to(torch.bfloat16)model.train()# Prepare dataset train_dataset=AlpacaDataset(tokenizer=tokenizer,data_path=args.data_root)train_data...