llama2是原始格式的参数，hf是转成huggingface格式参数，要用transformer调用模型，得下载hf格式的 ...
在 ModelScope 中，带有-hf后缀的模型通常表示使用了半精度（half-precision）浮点数进行参数存储和计算。
在这个步骤中,LLM-LLaMA首先需要将原始的LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)框架可以处理的格式。HuggingFace是一个流行的深度学习框架,支持多种模型格式,包括HF、ONNX和TensorFlow等。这一步通常涉及将LLaMA模型的权重和结构转换为HuggingFace可以识别的格式。此外,还需要在HF中创建相应的预处理和后处理代码,以确保模型的性能...
所使用的训练词元(tokens)数量达3.5T,也是已发布的大模型中最多的。 Falcon-180B是一个基础模型,TII开放了两个版本,一个是纯无监督训练出来的基础模型Falcon-180B,另一个是在基础模型之上进行有监督微调SFT和人类反馈的强化学习RLHF进行训练的Chat模型Falcon-180B-chat。基础信息 由TII开发和发布 发布于2023年9...
1.基础知识 目前llama2系列一共用12个版本，关于模型大小是否支持chat和是否支持hf进行区分：7B，13B，...
hf的实现相较于论文的原始下标有两大改变,一个是本该形成cos1,cos1,cos2,cos2...,但是这里freqs实现的是 cos1,cos2...cos(d/2),cos1,cos2... 另一个是本身rotate half应该形成 -q1,q0,-q3... ,但是现在却生成了 [-x^{(\frac{d}{2} + 1)}, -x^{(\frac{d}{2} + 2)}, ..., ...
llama的hf源码结构 上一个博客我们看了rope. 那么llama的hidden_states就没啥难点了. 再整体把握一下hf里面llama的代码结构. 文件是:D:\Users\admin\miniconda3\Lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py 基座: class LlamaModel(LlamaPreTrainedModel): ...
在ModelScope中,llama-7b、llama-7b-hf和llama7b-ms代表了不同版本的LLaMA模型。其中,llama-7b是原始的LLaMA模型,由Meta于2023年发布,参数规模为7B。 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...
LLama2是meta最新开源的语言大模型,训练数据集2万亿token,上下文长度由llama的2048扩展到4096,可以理解和生成更长的文本,包括7B、13B和70B三个模型,在各种基准集的测试上表现突出,该模型可用于研究和商业用…
RLHF主要包括三步: Step 1. 预训练模型的有监督微调 先收集一个提示词集合,并要求标注人员写出高质量的回复,然后使用该数据集以监督的方式微调预训练的基础模型。 Step 2. 创建奖励模型 对于每个提示,要求微调后的LLM生成四到九个回复,再由标注人员根据个人偏好对所有回复进行排序。