实测发现雅意在百万指令集微调后,给出的中文代码注释就非常的标准了;伶荔采用扩词+继续预训练+指令微调后,中文文本处理能力强;FlagAlpha 的中文魔改采用了中文指令+Lora微调并与原 Llama2 7B 的权重合并,生成的中文回答准确性高,语言文字精准、逻辑清晰; 具体,从实测结果我们得到以下几点分析(具体实测结果在本文的下...
Llama2-Chinese项目在Llama2的基础上进行了针对性的优化,特别是针对中文语言的特点。2.1-Atom-7B预训练模型不仅拥有庞大的模型规模,更在中文数据预处理、词表扩展等方面进行了深入优化。这使得模型在处理中文文本时,能够更准确地理解语义,生成更符合中文表达习惯的文本。 二、技术细节 在数据预处理方面,2.1-Atom-7B模...
中文大语言模型Llama-2 7B(或13B)是近期备受关注的自然语言处理技术,广泛应用于文本生成、问答系统、机器翻译等领域。为了更好地满足国内用户的需求,本文将指导您在国内云服务器上完成Llama-2 7B(或13B)的本地化部署,让您轻松享受中文大语言模型带来的便利。一、硬件环境准备为了顺利部署Llama-2 7B(或13B),您需要...
15小时训练,仅需数千元算力,性能碾压同级中文汉化模型,开源可商用。 LLaMA-2相较于LLaMA-1,引入了更多且高质量的语料,实现了显著的性能提升,全面允许商用,进一步激发了开源社区的繁荣,拓展了大型模型的应用想象空间。 然而,从头预训练大模型的成本相当高,被戏称「5000万美元才能入局」,这使得许多企业和开发者望而...
CKIP-Llama-2-7b:繁體中文大型語言模型,以商用開源模型Llama-2-7b以及Atom-7b為基礎,再補強繁體中文的處理能力。参考文献:[1]https://github.com/f
Colossal-AI团队利用LLaMA-2的基础能力,采用高效的训练方法,仅使用约8.5B token数据、15小时、数千元的训练成本,成功构建了Colossal-LLaMA-2- 7B-base可同时支持中文和英文两种语言,具有一个可扩展的上下文窗口涵盖4096个标记。值得注意的是,当与标准中文和英文评估指标(包括C-Eval和MMLU等)的等效规模模型进行基准测...
llama2是大型语言模型,它在英文领域的表现非常突出,可以说是目前性能最强的语言模型之一。使用了最新的transformer架构。在多项自然语言处理任务上的测试中,llama2的表现远超其他模型,其生成的英文文本流畅自然,逻辑清晰。 尤其是在长文本生成方面,llama2表现卓越。它可以生成长达数万字的文章,内容连贯、主题明确,几乎达...
在中、英文评测榜单中，中文LLaMA-2在英文MMLU榜单中，通过低成本增量预训练，性能显著提升（44.47 -> 53.06），在所有7B规模模型中表现优异。在中文榜单中，主要对比CMMLU、AGIEVAL、GAOKAO与C-Eval，中文LLaMA-2效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型，与原始LLaMA-2相比，中文能力提升显著（CMMLU:...
首先需要安装模型量化资源包: !pip install--upgrade accelerate !pip install bitsandbytes 接着加载该模型: importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained('FlagAlpha/Atom-7B',device_map='auto',torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True)mod...
【CKIP-Llama-2-7b:繁體中文大型語言模型,以商用開源模型Llama-2-7b以及Atom-7b為基礎,再補強繁體中文的處理能力】'CKIP-Llama-2-7b - CKIP Traditional Chinese Llama-2' CKIP Lab GitHub: github.com/ckiplab/CKIP-Llama-2-7b #开源# #机器学习# ...