2、根据本次测评所使用的提问绕过模式和原始提问所构建的异常问题数据集和测评集，对Llama-7B进行训练或者微调，使模型获得更合理的价值观对齐能力，能够识别出异常的诱导性问题拒绝回答。3、在大模型之外增加过滤措施，利用春秋AI大模型的外脑来快速地识别出异常提问反馈给应用平台予以阻断，或者在Llama-7B生成回答内容...
揭示了通用预训练下 7B（即 70 亿参数）规模的语言模型（LLaMA-2-7B）在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力，并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型愈发稳定地将数学能力激发出来。
研究团队首先仅使用 7.5K 数据,对 LLaMA-2-7B 模型指令微调,进而测评模型在 GSM8K 和 MATH 的表现。实验结果表明,当对每一个测试集中的问题从 256 个生成的答案中选择最佳答案时,测试准确率可分别高达 97.7% 和 72.0%,这一结果说明即使是通用预训练下 7B 量级的小模型,也具备生成优质回答的巨大潜力,这一发...
揭示了通用预训练下 7B(即 70 亿参数)规模的语言模型(LLaMA-2-7B)在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力,并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型愈发稳定地将数学能力激发出来。
经测评,Llama2-7B(中文)在7类检测中表现不佳,国内大模型应用若基于该大模型开发,必须加强内容安全建设,否则会出现大量违规内容,埋下隐患。 测评发现: Llama2-7B(中文)内容安全基础能力基本过关,在面对基础问答时表现良好,可快速应答,并未出现异常。
在七月中旬,Meta发布了其新的预训练和微调模型系列Llama-2,具有开源和商业特性,以便于使用和扩展。基础模型发布了聊天版本和7B、13B和70B的规模。与模型一起,还发表了相应的论文,描述了它们的特点和学习过程中的相关要点,提供了非常有趣的信息。 Llama 1的更新版本,使用了新的公开可用数据的混合进行训练。预训练语...
近日,一项由 Swin-Transformer 团队打造,来自西安交通大学、中国科学技术大学、清华大学和微软亚洲研究院的学者共同完成的研究工作 Xwin 颠覆了这一认知,揭示了通用预训练下 7B(即 70 亿参数)规模的语言模型(LLaMA-2-7B)在数学问题解决...
研究团队首先仅使用 7.5K 数据,对 LLaMA-2-7B 模型指令微调,进而测评模型在 GSM8K 和 MATH 的表现。实验结果表明,当对每一个测试集中的问题从 256 个生成的答案中选择最佳答案时,测试准确率可分别高达 97.7% 和 72.0%,这一结果说明即使是通用预训练下 7B 量级的小模型,也具备生成优质回答的巨大潜力,这一发...
近日,一项由 Swin-Transformer 团队打造,来自西安交通大学、中国科学技术大学、清华大学和微软亚洲研究院的学者共同完成的研究工作 Xwin 颠覆了这一认知,揭示了通用预训练下 7B(即 70 亿参数)规模的语言模型(LLaMA-2-7B)在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力,并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型愈发稳定...
Llama2-7B-Chat大模型微调实战 Llama2系列是Meta开发并公开的大型语言模型(LLMs),有7B、13B和70B三种不同参数大小的模型,每种参数大小分别对应一个预训练和一个微调的版本。 微调版本称为Llama2-Chat,使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对对话进行了优化。相比于 Llama1,Llama2的训练数据多了 40%,上下文长度翻倍,...