领域适应性:尽管LLaMA2是一个通用的大型语言模型,但在某些特定领域(如法律、医学等)可能需要进一步的领域适应训练,以提高生成文章的准确性和专业性。 模型优化:为了获得更好的生成效果,可以尝试对模型进行进一步优化,如使用更大的模型规模、改进训练策略等。 结合人类智慧:虽然LLaMA2模型能够生成高质量的文章,但在某些...
作为大模型降本增效的领导者，Colossal-AI 团队充分利用 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，成功构建了性能卓越的中文 LLaMA-2，在多个评测榜单性能优越。相较于原始 LLaMA-2，在成功提升中文能力的基础上，进一步提升其英文能力，性能可与开源社区同...
调用教程:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/wiki/api_calls_zh API调用这样竟然是走的CPU计算的(欧巴咕嘎直接走的是GPU很快,CPU太卡了。) 注意:环境安装还是一样少包就下载就行,调用的时候会有padding_mask参数错误,可能是包掩码的升级了,这个代码没升级,目前追到跟目录,注释掉就可以了 注释方...
Llama中文社区是国内 最领先的开源大模型中文社区 ，Github在两周内即达到 2.4k star，由清华、交大以及浙大博士团队领衔，汇聚了60+AI领域高级工程师以及各行业2000+顶级人才。社区链接 ：https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese 社区历程：| 首个预训练中文版Llama2模型发布！不是微调！而是基于200B中文...
针对中文语境,对LLama2进行本地化优化尤为关键。本文聚焦于对已经过监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)的中文LLama2模型,进一步实施差分隐私优化(Differential Privacy Optimization, DPO)训练的过程。DPO旨在提升模型的隐私保护能力,防止训练数据泄露,同时保持模型的性能。 SFT后的LLama2模型 在将LLama2模型应用于中文...
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如LLama2的出现,为自然语言处理带来了革命性的变化。对于中文处理而言,LLama2模型经过适当的训练,能够展现出强大的理解和生成能力。然而,仅仅依赖基础训练并不足以使模型达到最佳状态。因此,本文将详细介绍在对中文LLama2模型进行监督微调(SFT)后,如何通过数据程序优化(DPO)训练进一步提...
预训练+SFT 最后 References 介绍 周末闲暇时间使用3090单卡在两天内从零开始预训练,并结合SFT(Supervised Fine-tuning)方法,打造出了一个迷你版的中文Llama2模型,该模型可以具备简单的中文问答能力,同时在针对性的预训练语料加强下,在医疗问答上面表现不错。为了方便大家理解和应用,这里作者还将提供完整的预训练和SFT...
通过利用曦灵数字人的强大功能,我们可以更加便捷地实现中文LLama2模型的DPO训练,并进一步提升模型在各类应用场景中的表现。 例如,在曦灵数字人平台上,我们可以轻松地将DPO训练后的中文LLama2模型集成到数字人系统中,实现更加自然、流畅的人机交互。这不仅提升了用户体验,还为数字人系统的广泛应用提供了有力支持。 六...
最强中文版 LLaMA-2 来了!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...
这篇博客是继《大语言模型之十二 SentencePiece扩充LLama2中文词汇》、《大语言模型之十三 LLama2中文推理》和《大语言模型之十四-PEFT的LoRA》 前面博客演示了中文词汇的扩充以及给予LoRA方法的预训练模型参数合并,并没有给出LoRA模型参数是如何训练得出的。