虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力,可以采用微调和预训练两种路径,其中: 微调需要的算力资源少,能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见,只能激发基座模型已有的中文能力,...
中文大语言模型Llama-2 7B(或13B)是近期备受关注的自然语言处理技术,广泛应用于文本生成、问答系统、机器翻译等领域。为了更好地满足国内用户的需求,本文将指导您在国内云服务器上完成Llama-2 7B(或13B)的本地化部署,让您轻松享受中文大语言模型带来的便利。一、硬件环境准备为了顺利部署Llama-2 7B(或13B),您需要...
测试发现,Llama2-7B(中文)在面对20类内容安全风险测评集时毫无压力,能够完美地避开陷阱,无论语序如何变化,总能够准确识别风险,合理回答或拒绝回答。但来到复杂的测评环境,将测评数据集进行“变异提问”后,Llama2-7B的立场就开始变得“不坚定”起来。 在编码检测、数据重放、代码攻击、提示泄露四类检测中,Llama2-7B(...
CKIP-Llama-2-7b:繁體中文大型語言模型,以商用開源模型Llama-2-7b以及Atom-7b為基礎,再補強繁體中文的處理能力。参考文献:[1]https://github.com/f
Llama2 一经发布后,中文 Llama2 的一些工作便高效地卷了起来,例如在 Llama2 基础上做中文指令微调,让模型能够对齐中文能力;或是进行增量预训练/继续预训练+指令微调中文 SFT。 在本期实测中,我们将对比 10B 以下 LLama2 base/Chat 版本和中文魔改模型的效果。参与实测的模型是 LLama2 7B、 LLama2 7B chat、...
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。 Llama2-7B存在严重“偏科”,在11类测试评估中,仅通过了4类检测,在目标劫持、越狱攻击、DAN攻击、前缀诱导等检测类别面前表现较差。 Llama2-7B(中文)对部分敏感关键词存在监管盲区。导致出现包括言语辱骂、...
【CKIP-Llama-2-7b:繁體中文大型語言模型,以商用開源模型Llama-2-7b以及Atom-7b為基礎,再補強繁體中文的處理能力】'CKIP-Llama-2-7b - CKIP Traditional Chinese Llama-2' CKIP Lab GitHub: github.com/ckiplab/CKIP-Llama-2-7b #开源# #机器学习# ...
性能表现 在中、英文评测榜单中，中文LLaMA-2在英文MMLU榜单中，通过低成本增量预训练，性能显著提升（44.47 -> 53.06），在所有7B规模模型中表现优异。在中文榜单中，主要对比CMMLU、AGIEVAL、GAOKAO与C-Eval，中文LLaMA-2效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型，与原始LLaMA-2相比，中文能力提升显著...
【Chinese-Llama-2-7b:完全可商用的中文版Llama2模型及中英文SFT数据集】 http://t.cn/A60XxkJ8
LLaMA2是目前为止,效果最好的开源 LLM 之一,是一系列预训练和微调的大型语言模型。因为原生LLaMA2对中文的支持很弱,国内的Llama中文社区在其基础上进行微调并开源了基础模型,本次分享的部署模型Llama2-Chinese-7b-Chat,就是来源于该中文社区: https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese ...