Gitee.com(码云) 是 OSCHINA.NET 推出的代码托管平台,支持 Git 和 SVN,提供免费的私有仓库托管。目前已有超过 1350万的开发者选择 Gitee。
Breadcrumbs LLaMA-Factory-Doc /docs /source /advanced / trainers.rstTop File metadata and controls Preview Code Blame 167 lines (110 loc) · 5.82 KB Raw 训练方法 Pre-training 大语言模型通过在一个大型的通用数据集上通过无监督学习的方式进行预训练来学习语言的表征/初始化模型权重/学习概率分布。我们...
doc: llama-factory-training-dataset.md echonoshy/cgft-llmPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork158 Star1.1k Code Issues Pull requests Discussions Actions Security Insights Additional navigation options Commit
--lora_target:LoRA作用模块,默认模块应作为该参数的默认值,可使用--lora_targetall参数指定全部模块。 --model_name_or_path:模型地址。 --do_train:表示进行训练。 --dataset:使用的数据集。 --finetuning_type:微调的方法。 --output_dir:断点保存,保存模型断点的位置。 --overwrite_cache:表示是否覆盖缓存...
其原理包含大规模的预训练模型,以获取广泛的语言知识。采用了多层神经网络架构,增强模型的表达能力。数据增强技术在其中发挥重要作用,丰富了训练数据。优化的损失函数有助于模型更准确地学习语言模式。注意力机制让模型能够聚焦于输入文本的关键部分。模型的参数调整通过精细的超参数搜索实现最佳性能。融入了知识图谱,提升对...
https://wiki.bafangwy.com/doc/812/ 下载LLaMA-Factory LLaMA-Factory是一个开源的大规模语言模型微调框架,旨在简化大模型的训练过程,提供多种预训练模型和微调算法的支持。 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 点Code —— Download 在LLaMA-Factory根目录下比如:D:\dev_python\LLaMA-Factory-main打开cmd...
多种模型:LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Qwen2-VL、DeepSeek、Yi、Gemma、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)预训练、(多模态)指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。 多种精度:16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8...
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LlamaFactory模型量化实践旨在优化模型性能,提升运行效率。 此实践通过特定技术降低模型存储与计算需求,实现高效部署。模型量化实践首先需对原始LlamaFactory模型进行详细分析。明确模型中不同层的重要性,为后续量化提供基础依据。采用合适的量化策略,比如非对称量化方法来处理数据。非对称量化能更精准地适应数据分布,减少量化...
doc: llama-factory-training-dataset.md wtone/cgft-llmPublic forked fromechonoshy/cgft-llm NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star0 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options...