论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.04706.pdf代码链接：https://github.com/Xwin-LM/Xwin-LM 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 ...
代码链接:https://github.com/Xwin-LM/Xwin-LM 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...
Code: https://github.com/intel-analytics/ipex-llm/blob/main/python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/llama2/generate.py My environment: ipex-llm 2.1.0b20240409 transformers 4.36.2 torch 2.1.0+cpu torchaudio 2.1.0+cpu torchvision 0.16.0+cpu My model version is Jul 19 2023 ...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2403.04706.pdf 代码链接:https://github.com/Xwin-LM/Xwin-LM 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...
开源代码与权重:github.com/hpcaitech/Co 性能表现 注:基于ColossalEval评分,括号中分数来源于对应模型官方发布的榜单分数,C-Eval分数来源于官网Leaderboard。 在常见的中、英文评测榜单,可以看到,在英文MMLU榜单中,Colossal-LLaMA-2-7B-base在低成本增量预训练的加持下,克服了灾难性遗忘的问题,能力逐步提升(44.47 ->...
Awesome! Thank you, and please keep me posted!Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Assignees No one assigned Labels None yet Projects None yet Milestone No milestone Development No branches or pull requests 2 participants Foot...
System Info pytorch:2.0.1 python 3.9 Information The official example scripts My own modified scripts 🐛 Describe the bug At present, I can successfully download the pre trained model of llama-2-7b-hf and use the command: “python finetuni...
Very cool project and I've been having a fun time exploring the repo. I'd like to run some additional examples but I'm having a difficulty reproducing any results using your llama models. It is also a bit difficult to follow how to appro...
获取模型:首先,您需要从GitHub上获取llama2-7b-chat-hf模型的代码仓库。可以使用git clone命令来克隆或下载代码仓库,例如:git clone <repository_url>。请将<repository_url>替换为实际的代码仓库URL。 安装依赖:进入代码仓库所在的文件夹,然后执行安装依赖的命令。根据项目要求,可能需要安装一些必要的Python库或C++库...
$ git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp 3 .对llama.cpp项目进行编译,生成./main(用于推理)和./quantize(用于量化)二进制文件。 $ make #这样编译的项目好像只能在CPU上允许,如果想用GPU加速,参考下面的cuBLAS编译方式 Windows/Linux用户:推荐与BLAS(或cuBLAS如果有GPU)一起编译,可以提高prompt处理...