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...
7. 为什么要进行指令微调? 因为原始的预训练LLAMA模型是一个大语言模型(废话~),会根据前面的单词预测下一个词语,如果你问它问题,它不会正确回答你,你问它一个问题,它可能会续写一些跟你一样的句子,例如, Prompt为 “What is the capital of China?”,它的回复如下所示: 8. 开始进行...
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...
Alpaca是一个由LLaMA-7B模型进行指令微调得到的模型,其训练过程中采用的通过指令对LLaMA-7B模型进行小规模权重更新的方式,实现了模型性能和训练时间的平衡。 本文基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型,基于DeepSpeed进行指令微调训练,并使用AIACC加速训练。AIACC包括ACSpeed和AGSpeed两个加速器。
【新智元导读】开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布,支持多模态输入输出。 LLaMA-Adapter,现在已经完全解锁了。 作为一个通用的多模态基础模型,它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入,同时还能提供图像、文本和检测的输出。 相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter,这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapter...
模型微调 模型推理 将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利...
Alpaca-Lora,一个基于LLaMA(7B)的微调方法,能够在短短的二十分钟内完成微调过程,同时实现与斯坦福羊驼相当的效果。这一技术的出现,无疑为大型语言模型的快速适应和应用开辟了新的道路。 Alpaca-Lora的核心思想是利用轻量级的微调技术——LoRA(Low-Rank Adaptation)。LoRA通过在原始模型的基础上添加低秩矩阵,实现对模型...
在元奖励训练之前，实验首先在EFT（Evaluation Fine-Tuning）数据集上对种子模型进行监督微调（SFT）。EFT数据集是根据Open Assistant构建的，并提供初始的LLM-as-a-Judge训练数据，包含经过排名的人类响应，能训练模型充当法官。对于元奖励迭代，实验利用2万个提示，由Llama-2-70B-Chat经过8-shot提示生成。如上图所示...
This event is inspired by DeepLearning.AI’s GenAI short courses, created in collaboration with AI companies across the globe. Our courses help you learn new skills, tools, and concepts efficiently within 1 hour. 知识 校园学习 finetune ChatGPT 大语言模型 微调 deeplearning.ai Llama LLM AIGC...
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...