Llama2-chat 对于知识文本的格式和质量要求高于 ChatGPT。 在将低质量的知识文本转换为高质量的知识文本后,可以帮助 Llama2-chat 进行问题的回答。 在这里我们直接给出了能够帮助 LLM 回答问题的知识。如果想在知识库场景下帮助 Llama2 一类的 LLM 更好地发挥出它的效用,在知识库中如何检索出来相关度高的内容,如...
具体而言,我们使用了一个经过微调的GPT-3模型,即“GPT-judge”,来预测LLMs生成的输出的真实性和信息量。对于QA提示,我们采用了一个包含6个随机QA对的few-shot提示,格式遵循InstructGPT(Ouyang等人,2022)。我们报告了既真实又具有信息量的生成百分比,以及既真实又具有信息量或者只有其中之一的生成百分比。 毒性。为了...
具体而言,我们使用了一个经过微调的GPT-3模型,即“GPT-judge”,来预测LLMs生成的输出的真实性和信息量。对于QA提示,我们采用了一个包含6个随机QA对的few-shot提示,格式遵循InstructGPT(Ouyang等人,2022)。我们报告了既真实又具有信息量的生成百分比,以及既真实又具有信息量或者只有其中之一的生成百分比。 毒性。为了...
输入list services后 Appilot 直接报错,原因是 Llama2 没有按照 Prompt 规定的格式进行输出,缺少了Action Input关键字,所以 LangChain 默认解析失败,修改正则表达式后可以正常输出。 不过输出为原始格式,并没有像 GPT-4 那样按照 Appilot 预置的 Prompt 要求,将输出内容用 markdown 语法进行格式化输出。 03 通义千...
微调数据处理部分，项目支持格式包括提示词（包含指令和输入）、期待的回答以及不应给出的回答。微调数据需存放在DeepSpeed-Chat根目录下的data文件夹中。全模型微调仅需使用第一阶段的代码，与预训练过程相似，通过修改特定脚本即可实现。在遇到A100-80G下显存不足的问题时，切换至7xV100-32G环境，再次运行...
-LLaMA模型转换为HuggingFace格式简化了使用。 -LLaMA 13B和30B型号,经过微调,性能与ChatGPT相当。 -在线脚本可用于LLaMA模型微调。 -最大的LLaMA模型拥有大约600亿个参数,运行在具有充足RAM的ARM64和x86_64 CPU上。 -微调LLaMA模型在单个GPU上24小时可以产生ChatGPT级性能。 -有关于在Linux和Windows平台上运行、微调...
2024年05月21日:新增了数据清洗代码,包括:短文本过滤、Minhash(和Simhash)去重、数据存储格式转换、多数据集合并等功能。代码见clean_data目录,以budubaike数据为例,进行了数据清洗,清洗效果见下文《预训练语料预处理》部分。 🤖预训练 一个好的预训练基座模型要具备续写的能力。 分词器(Tokenizer):LLM分词器的构...
🔔 目前本项目主要整理了如下指令数据集,并将其整理成统一的数据格式: 训练数据为jsonl格式,每一行的数据格式如下,其中conversation字段是必需的,可以根据实际需求添加或删除其他字段。 可以参考项目中的data/dummy_data.jsonl文件。 {"conversation_id":44,"category":"Brainstorming","conversation":[ {"human"...
01. 修改代码02. 运行示例出现了 CUDA out of memory 错误，尝试单卡运行量化版本。服务启动并可远程访问。(5) 访问页面 192.168.1.77:8001/示例图片提问提取表格数据为 markdown 格式。后台报错：Triton Error [CUDA]: device kernel image is invalid。N、后记 Greece Spetses希腊斯佩察 ...
这个例子中,我们使用 GitHub 中的一个与 Tailwind CSS 有关的 README.md,测试两个模型在复杂文本格式上面的表现。我们挑选的这个文档由于大量的 Markdown 记号导致内容比较复杂。 Prompt You are an information retriever. You need to use content in [Knowledge] to answer question, when the knowledge is dif...