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。
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...
为此,LoRA(Low-Rank Adaptation)技术应运而生,成为了一种高效且实用的微调方法。 一、LoRA技术概述 LoRA是一种低秩自适应技术,它通过向原始模型中添加较小的可训练参数矩阵(称为LoRA矩阵),来实现对模型输出的微调。与传统的微调方法不同,LoRA不直接修改原始模型的大量参数,而是利用这些较小的矩阵与原始模型参数进行...
建议任何想要使用Llama-7B开源版本作为基座模型进行开发AI应用、Agent或进行训练改进的其他大模型，均应加强对相应攻击方法的防护。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...
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,...
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...
简介:本文将介绍Llama2-7B-Chat模型微调的整个过程,包括理论背景、数据准备、模型训练和评估等步骤。我们将使用简明扼要、清晰易懂的语言,使得即使非专业读者也能理解复杂的技术概念。同时,我们将强调实际应用和实践经验,为读者提供可操作的建议和解决问题的方法。
本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。 准备环境和资源 创建工作空间,详情请参见创建工作空间。 创建DSW实例,其中关键参数配置如下。具体操作,请参见创建DSW实例。 资源规格:推荐使用GU100。本方案选择:ecs.gn7e-c16g1.4...
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...