all_generated_instances.jsonl,all_generated_instances.jsonl中包含的是 instruction,input,output,这是用于微调LLaMA-7B的格式。 gpt3_finetuning_data_xxx.jsonl,包含的是prompt,completion,这是用于微调GPT3的格式。 Alpaca-LoRA LoRA可以降低微调LLM的成本,在神经⽹络模型中,模型参数通常以矩阵的形式表示。对于...
之后,我们测试了 4 比特优化器的内存和计算效率,结果如下表所示。相比 8 比特优化器,本文提出的 4 比特优化器能够节省更多内存,在 LLaMA-7B 微调的实验中最高节省 57.7%。此外,我们提供了 4 比特 AdamW 的融合算子版本,它能够在节省内存的同时不影响计算效率。对于 LLaMA-7B 的指令微调任务,由于缓存压力...
打开本地浏览器,访问ECS实例的公网IP地址加7860端口,如101.200.XX.XX:7860。 单击Model页签,在Model模型列表中,选择指令微调后模型(如本文的llama-7b-hf-800)。 当页面右下角显示Successfully loaded llama-7b-hf-800时,说明该模型已加载完成。 说明 llama-7b-hf-***后面的数字代表微调的step数,一般情况下...
“基于LLAMA-7B的LoRa指令微调”意味着我们将使用LLMA-7B作为基础模型,并通过微调(fine-tuning)的方法来适应我们的特定任务。具体来说,我们将在LLMA-7B的基础上添加额外的层或者修改原有的层,然后使用我们的数据集来训练这个新的模型。这个过程可能需要一些调整和优化,以达到最佳的性能。 通过以上的分析,我们可以看...
8. 开始进行指令微调 8.1. 数据准备 这里使用alpaca的52k指令数据进行微调,使用如下指令: 如果下载不下来的话,我们直接打开scripts/prepare_alpaca.py文件,如下所示: 直接打开链接 https://raw.githubusercontent.com/tloen/alpaca-lora/main/alpaca_data_cleaned_archive.json,然后全选...
这样的配置足够基于LLMTune用来llama-7b-4bit模型的推理和微调,但由于内存过小不能支持llama-13b-4bit推理和微调。 在Colab下克隆LLMTune !git clone https://github.com/kuleshov-group/llmtune.git 安装依赖项并安装llmtune。在Colab中输入%cd xxx将执行目录切换到xxx ...
LongLoRA将LoRA与可训练的嵌入和规范化相结合,来弥补LoRA和完全微调之间的差距。 此外LongQA数据集增强了监督微调的实用性。此外提供数据集LongQA用于监督微调SFT,包含超过3k个长文本对的问题和相应的答案-为技术论文、科幻小说和其他书籍设计各种类型的问题。SFT对于提高llm的聊天能力非常重要。
LLaMA-Adapter,这是一种轻量级适配方法,用于微调指令遵循和多模态LLaMA模型。 下图是LLaMA-Adapter和Alpaca的参数对比。 通过将适配器插入LLaMA的Transformer,研究者只引入了1.2M的可学习参数,并在1小时内将LLaMA转换为指令跟随模型。 为了在早期阶段稳定训练,研究者提出了一种具有zero gating机制的新型Zero-init注意力机...
我们介绍了Alpaca 7B,这是一个在52K指令上从LLaMA 7B模型微调而来的模型。在我们对单圈指令遵循的初步评估中,Alpaca的行为在质量上与OpenAI的text-davinci-003相似,同时体积小得惊人,易于复制/便宜(<600美元)。 概述 GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和Bing Chat等指令遵循模型的功能越来越强大。现在...
借助阿里云PAI平台使用unsloth对llama3-7B进行微调 之前依照别人的示例在colab上跑过一次,但colab给我限额了,两天都没解锁,遂换成阿里云PAI再尝试了一次,但在阿里云上似乎不能访问到huggingface,需要对之前的示例载入模型和数据集部分进行一些修改,修改为使用已下载好的文件和数据集。