Finally, we fine-tune the model for 2 epochs. 微调细节。对于监督微调,我们使用余弦学习速率调度,初始学习速率为2×10−5,权重衰减为0.1,批次大小为 64,序列长度为 4096 个token。对于微调过程,每个样本都包含一个提示和一个答案。为了确保模型序列长度正确填充,我们将训练集中的所有提示和答案连接起来。使用...
正确的做法应该是用 Reward model scale up 换取 policy model 减小,见 [Scaling Laws for Reward Model Overoptimization](https://arxiv.org/abs/2210.10760) — 也就是说把两个模型大小换过来,用 175B 的 reward 去 PPO 7B 的 policy 模型上线现阶段 10-50B 是一个比较跑得起的量级,再大太贵了 FLANv...
首先我们从github上下载Llama 2的微调代码:GitHub - facebookresearch/llama-recipes: Examples and recipes for Llama 2 model 执行命令: git clone https://github.com/facebookresearch/llama-recipes . 下载完成之后,安装对应环境,执行命令: pip install -r requirements.txt 6.2 下载模型 接着我们从HuggingFace上...
正确的做法应该是用 Reward model scale up 换取 policy model 减小,见 [Scaling Laws for Reward Model Overoptimization](https://arxiv.org/abs/2210.10760) — 也就是说把两个模型大小换过来,用 175B 的 reward 去 PPO 7B 的 policy 模型上线现阶段 10-50B 是一个比较跑得起的量级,再大太贵了 FLANv...
0x2:Local Model Setup 1、A full guide to using and configuring LLMs available 选择合适的大型语言模型(LLM)是构建任何基于私有数据的LLM应用程序时需要考虑的首要步骤之一。 LLM是LlamaIndex的核心组成部分。它们可以作为独立模块使用,或者插入到其他核心LlamaIndex模块(索引、检索器、查询引擎)中。它们总是在响应...
正确的做法应该是用 Reward model scale up 换取 policy model 减小,见 [Scaling Laws for Reward Model Overoptimization](https://arxiv.org/abs/2210.10760) — 也就是说把两个模型大小换过来,用 175B 的 reward 去 PPO 7B 的 policy 模型上线现阶段 10-50B 是一个比较跑得起的量级,再大太贵了 ...
平均水平提升,后面以llama2为base model的一系列LLM性能都会提升一大截,除了code方面等特殊领域,大部分领域 达到/超过chatgpt水平完全没问题。参考基于一代llama的vicuna, wizardlm等 对中文模型影响,试了下llama2的中文能力,比上一代好太多了,虽然目前还没看到对中文benchmark的测试结果,但猜经中文化后的llama2,能...
reward model(RM)是post-training中的一个重要部分。 和Llama-2相比,这次RM的一个变化是移除了训练时加入的margin term(用于把chosen和rejected response区分得更开),因为随着模型规模的增大,加入margin term收益越来越小了。 另一方面,同Llama-2一样,preference data中只有区分度比较大的数据对用于训练RM。
T1.2、Transformers AutoModelForCausalLM T2、与 llama3 一起使用 T3、基于LangChain 框架使用 LLMs之LLaMA3:基于LangChain框架(需要重写构造函数和 _call 函数)集成Llama-3-8B-Instruct模型实现对话生成之代码实现 7、模型部署:包括FastApi、WebDemo、LM Studio结合Lobe Chat框架、Ollama框架、GPT4ALL框架 ...
Text generation,Translation, Question answering, Summarization,Classification LlamaIndex:Document search...