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。
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中创建相应的预处理和后处理代码,以确保模型的性能...
Llama 2是一款基于Transformer的大型语言模型,它在LLM训练中采用了RLHF的方法。为了进一步提升模型的性能,Llama 2对其反馈机制进行了升级。具体来说,Llama 2在监督式微调阶段引入了更多的高质量指令数据集,使得模型能够学习到更多样化的用户指令。同时,Llama 2还采用了更先进的奖励模型,使得模型能够更好地理解和执行用户...
这种对比方式使得Llama 2在排序训练时能够更精细地调整模型输出,从而进一步提升模型性能。同时,Llama 2还使用了边际损失函数来调节两个回复之间的差值,加快模型更新速度。 RLHF的五种平替方案 尽管RLHF在LLM训练中取得了显著成果,但其复杂性和成本也限制了其广泛应用。因此,AI领域的研究人员一直在探索RLHF的替代方案。
8.苹果AI研究:“猕猴桃”简单算术考倒o1和Llama 等20多个最先进模型。 9. 夸克发布“灵知”学习大模型,号称考研数学题正确率、得分率比肩OpenAIo1。 10. AI生成游戏引争议:Oasis模型涉嫌抄袭《我的世界》,且质量堪忧。 11. 提升1.5~20倍吞吐量,字节豆包大模型团队与香港大学发布并开源全新RLHF框架。