在 ModelScope 中，带有-hf后缀的模型通常表示使用了半精度（half-precision）浮点数进行参数存储和计算。
RLHF优化器参数 2.3.3 多轮对话系统信息 System Message for Multi-Turn Consistency 多轮对话中,一些指令应该在全局生效。为了避免在数轮对话后遗忘了初始质量,使用 Ghost Attention(GAtt),其灵感来自于 Context Distillation。 GAtt:在已有的多轮对话数据集中采样,给每轮用户信息都添加需要全程考虑的系统指令。而在...
将原版LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)格式在这个步骤中,LLM-LLaMA首先需要将原始的LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)框架可以处理的格式。HuggingFace是一个流行的深度学习框架,支持多种模型格式,包括HF、ONNX和TensorFlow等。这一步通常涉及将LLaMA模型的权重和结构转换为HuggingFace可以识别的格式。此外,还需要在HF中创建相应...
它通过有监督微调,初步构建了对话能力。随后,利用人类反馈强化学习(RLHF)方法,通过拒绝采样和近端策略优化(PPO),对模型进行迭代优化,不断提升对话的自然度和准确性。 2. 安全性与有用性提升 Meta AI在LLaMA2_chat的训练过程中,特别注重安全性和有用性的提升。通过严格的过滤和评估机制,确保模型输出的内容既符合...
微调方法:LLaMA2的微调过程包括监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)。通过这两个阶段,模型可以进一步调整其输出,以更好地符合人类偏好和安全性要求。 安全措施:为了提高模型的安全性,LLaMA2在训练过程中采用了多种安全措施,如预训练数据清理、安全数据注释、微调、红队测试等。这些措施有助于确保模型在各种场景下...
分别是Safety Reward Model和Helpful Reward Model,一个用于对人类偏好进行奖励建模,一个对安全合规进行奖励建模 b. 先使用Helpful Reward模型进行RLHF,基于Rejection Sampling和PPO c. 在helpful的基础上进一步提升安全性,使用Safety Reward Model进行RLHF,也是基于Reject Sampling和PPO,实验证明,Safety RLHF能在不损害...
在对话优化方面,LLaMA2_chat采用了有监督的微调技术和人类反馈强化学习(RLHF)方法,对模型进行了迭代调整。这使得LLaMA2_chat在对话生成、理解和交互方面表现出色,能够生成更加自然、流畅和符合人类偏好的回复。 同时,Meta还对LLaMA2_chat进行了严格的安全性和可用性评估。通过使用专有的安全数据标注与调整,进行了红蓝...
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。
由于AnyMAL 预训练不会大幅改变基础 LLM 的参数,因此可直接借鉴LLaMA-2所采用的负样例精调和人类反馈的强化学习(RLHF)等保障措施。 7.3.6 AnyMAL要点 多模态大模型AnyMAL 具备强大的视觉理解能力和语言生成能力,相对于 MiniGPT4 和 LLaVA,其准确率更高。从AnyMAL架构和训练中,可以获得以下技术要点: ...
注:由于权重文件较大,且是hf是境外网站,经常会出现下载失败或者网速比较慢的情况,甚至会导致下载的模型文件缺失、运行时出现错误。正确的模型文件已上传至oss,可通过oss直接下载,速度快。 在Llama2-Chinese目录下创建一个python文件generate.py importtorch