在中文榜单中，主要对比了CMMLU, AGIEVAL, GAOKAO与 C-Eval，效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型。尤其是与原始LLaMA-2相比，Colossal-LLaMA-2在中文能力上有了质的飞跃 (CMMLU: 32.97 -> 49.89)。即使与其他采用中文语料，可能花费上千万元成本，从头预训练的各大知名模型相比，Colossal-LLaMA-2在同规模...
llama_tokenizer_dir:指向存放原版LLaMA tokenizer的目录 chinese_sp_model_file:指向用sentencepiece训练的中文词表文件 chinese llama中所使用的在中文通用语料上训练的20K中文词表可以在scripts/merge_tokenizer/chinese_sp.model下载。 使用上述词表进行扩充或者基于特有领域的语料训练词表对llama tokenizer进行扩充,代码me...
对于视觉模态，采用 CLIP [6] 作为图片特征提取器，并使用 mBART [8] 对 LLaVA [7] 开源的视觉预训练数据进行翻译汉化，生成中文图片文本对。在预训练阶段同时使用中英文数据进行训练，从而让模型更好的支持中文。有监督微调 预训练阶段将不同模态的特征和大语言模型对齐，有监督微调阶段则仅冻结模态编码器权重，...
Atom大模型针对中文做了以下优化: 大规模的中文数据预训练 原子大模型Atom在Llama2的基础上,采用大规模的中文数据进行持续预训练,包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金融数据、法律数据、医疗数据、代码数据、专业论文数据、中文自然语言处理竞赛数据集等,详见 数据来源。 同时对庞大的数据进行了过滤、打分、去重...
现在,15小时、几千块钱、85亿 token数据,即可训出中文LLaMA2。 综合性能达到开源社区同规模从头预训练SOTA模型水平。 方案完全开源,包括全套训练流程、代码及权重。 而且无商业限制,还可迁移应用到任意垂类领域和从头预训练大模型的低成本构建。 要知道,从头预训练大模型此前被戏称“要5000万美元才能入局”,让许多...
为此国内顶尖高校大模型博士团队创办了Llama中文社区,开启了Llama2中文大模型训练征程。 | 最领先的Llama中文社区 Llama中文社区是国内最领先的开源大模型中文社区,Github达到 4.7k 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。
1 下载中文大模型(基于对话的大模型) https://huggingface.co/ziqingyang/chinese-alpaca-2-13b/tree/main 2 部署oobabooga(欧巴咕嘎) 可操作大模型训练的ui界面 操作界面(这个是类似操作的ui界面,可以训练模型) https://github.com/oobabooga/text-generation-webui ...
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...
因为原生LLaMA对中文的支持很弱,一个中文汉子往往被切分成多个token,因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型,然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并,最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese-LLaMA-Alpaca开源项目详细说明了词表扩展[2]。
训练大模型,几千块就能实现了! 现在,15小时、几千块钱、85亿 token数据,即可训出中文LLaMA2。 综合性能达到开源社区同规模从头预训练SOTA模型水平。 方案完全开源,包括全套训练流程、代码及权重。 而且无商业限制,还可迁移应用到任意垂类领域和从头预训练大模型的低成本构建。 要知道,从头预训练大模型此前被戏称...