【Llama-2微调:为特定应用定制模型的全面案例研究。分析了Llama-2模型在非结构化文本的功能性表示(ViGGO)、SQL生成(SQL-create-context)、小学数学问题回答(GSM8k)三种真实用例下的应用,表明Fine-Tuning在各方面都显著提高了准确性。在某些任务中(例如SQL生成或功能性表示),Fine-Tuning后的小型Llama-2模型的性能甚至...
（在SQL数据集上，根据模型大小和微调方法预测准确率，LoRA微调模型的表现几乎可与全参数微调模型相当。需要注意的是，LoRA微调的13B模型的表现略优于全参数微调的7B模型。）3 LoRA与全参数微调：值得考虑的因素 尽管LoRA的设计初衷是作为全参数微调的替代方案，但在训练过程中，还是有一些值得注意的细微差别。任务类型...
NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理 Text-to-SQL(或者Text2SQL),顾名思义就是把文本转化为SQL语言,更学术一点的定义是:把数据库领域下的自然语言(Natural Language,NL)问题,转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言(Structured Query Language,SQL),因...
当应用于 Llama-2 LLM 时,基于 LoRA 的微调提供的性能几乎与全参数微调相当。因此,它在生成 SQL 查询或基于文本的函数表示等专门任务中可以胜过 GPT-4,尽管它在数学推理任务中表现不佳。在附图中,紫色条表示 GPT-4 的性能;深色条代表基线聊天调整模型;中阴影条显示 LoRA 微调的增益;最亮的条显示全参数微调的...
如果模型在你的特定任务上表现不佳,例如,如果Code Llama的所有模型(7B/13B/34B)都不能为文本到SQL的任务生成正确的答案,那么应该考虑微调。这是一个完整的指南和笔记本 https://github.com/samlhuillier/code-llama-fine-tune-notebook/blob/main/fine-tune-code-llama.ipynb,介绍如何使用Hugging Face上的7B模型微...
针对「函数调用」模型的选择,meta 开源的 Llama2 版代码编程模型 CodeLlama 原始训练数据包含了大量的代码数据,这样就可以尝试自定义脚本的 qlora 微调。针对函数调用的模型,选择 CodeLlama 模型(34b/13b/7b 均可)作为基座。 本项目选定函数调用模型型号为: ...
Llama2 还提供了许多其他有用的功能,例如支持流式 SQL,与 Hadoop 和 YARN 等常用大数据工具集成,以及强大的安全措施来确保数据隐私和完整性。总体而言,Llama2 是一个强大的工具,可以帮助组织高效处理和分析大型数据集,从而在当今快节奏的数字环境中获得竞争优势。
Firefly-LLaMA2-Chinese:中文Llama2模型,对Llama2进行中文词表扩充、增量预训练和指令微调。 LongQLoRA:大模型长度扩展项目,可在单卡V100上将LLaMA-13B的长度扩展至8192,且性能逼近MPT-8K。 LLMPruner:对Bloom进行词表裁剪,减少模型参数量。 技术博客 技术博客 ...
针对「函数调用」模型的选择,meta 开源的 Llama2 版代码编程模型 CodeLlama 原始训练数据包含了大量的代码数据,这样就可以尝试自定义脚本的 qlora 微调。针对函数调用的模型,选择 CodeLlama 模型(34b/13b/7b 均可)作为基座。 本项目选定函数调用模型型号为: ...
他还继续补充道,Zephyr不仅在RAG上效果突出,而且在路由、查询规划、检索复杂SQL语句、结构化数据提取方面也表现良好。 而根据官方测试结果,在MT-Bench上,Zephyr-7B-beta与Llama2-Chat-70B等较大的模型相比具有强大的性能。 但在编码和数学等更复杂的任务上,Zephyr-7B-beta落后于专有模型,需要更多的研究来缩小差距。