具体来说，首先使用LLAMA 2-Chat中使用的RLHF数据集，并用LLAMA 2-Chat本身生成的自指导（self-instruct）长数据对其进行扩充，预期模型能够通过大量RLHF数据学习到一系列不同的技能，并通过自指导数据将知识转移到长上下文的场景中。数据生成过程侧重于QA格式的任务：从预训练语料库中的长文档开始，随机选择一个文本...
我们的微调LLMs,名为Llama-2-Chat,专为对话用例进行了优化。在我们测试的大多数基准测试中,Llama-2-Chat 模型的性能优于开源聊天模型,并且在我们的人类评估中,在有用性和安全性方面与一些流行的闭源模型(例如ChatGPT和PaLM)相当。 模型开发者 Meta 变种 Llama 2 提供了一系列参数大小——7B、13B和70B——以及...
下文，我们主要讨论如何一一解决上述挑战，最终微调出一个 70B 的模型！先列出重现结果所需的所有资源:代码库: https://github.com/pacman100/DHS-LLM-Workshop/tree/main/chat_assistant/training，代码中包含了使能 flash 注意力 V2 的热补丁FSDP 配置文件: https://github.com/pacman100/DHS-LLM-Workshop/b...
奖励模型将模型响应及其相应的提示（包括前一轮的上下文）作为输入，并输出一个标量分数来表示模型生成的质量（例如有用性和安全性）。利用这种作为奖励的响应得分，Meta 在 RLHF 期间优化了 Llama 2-Chat，以更好地与人类偏好保持一致，并提高有用性和安全性。在每一批用于奖励建模的人类偏好注释中，Meta 都拿出 ...
虽然Petals 提供了一个解决方案,但是它并不是时时刻刻都能使用的,网络上根本没有足够的服务器来实现它。就拿Llama-2–70b-chat-hf 模型来说,有时候找不到在线服务器。 可以在这里看到实时监控 https://health.petals.dev/ 图片 还有一些隐私和数据安全问题,因为在第一层模型上运行的服务器可以对它们进行逆向工...
该平台以百度自研的文心大模型为核心，还支持 ChatGLM2、RWKV、MPT、Dolly、OpenLlama、Falcon 等第三方大模型。而且，刚刚发布十几天的 Llama 2 也已经在他们的模型库中上线（7B、13B、70B 三种版本都有）。再加上，千帆本身就是一个从数据管理、训练调优到大模型发布的一站式工具链平台，刚刚还新增了预置 ...
LLama2是meta最新开源的语言大模型,训练数据集2万亿token,上下文长度由llama的2048扩展到4096,可以理解和生成更长的文本,包括7B、13B和70B三个模型,在各种基准集的测试上表现突出,该模型可用于研究和商业用途。 LLama2模型权重和tokenizer下载需要申请访问。 申请链接:ai.meta.com/resources/m 由于下载的原始LLama2模型...
Llama 2-Chat,Llama 2的微调版本,针对对话用例进行了优化。还发布了具有7B、13B和70B参数的该模型的变体。 图4:Llama 2聊天的训练:这个过程从使用公开的在线资源对Llama进行预训练开始。接下来,通过应用监督微调创建了Llama 2-Chat的初始版本。随后,使用人类反馈强化学习(RLHF)方法,特别是通过拒绝采样和近端策略优...
在 Llama 2 发布后，陈天奇等项目成员表示，MLC-LLM 现在支持在本地部署 Llama-2-70B-chat（需要一个...
经过微调和对齐的模型Llama-2-70B-Chat（黄色）相比基座模型Llama-2-70B（绿色），综合能力基本持平，在语言、推理和理解上相比基座有性能提升，在学科综合能力和知识能力上略有下降。比如翻译评测集Flores和代码评测集HumanEval上，Chat模型分别有超过40%和20%的相对提升，而在MMLU和TrivialQA上则有大约10%的相对...