在常见的中、英文评测榜单,可以看到,在英文MMLU榜单中,Colossal-LLaMA-2-7B-base在低成本增量预训练的加持下,克服了灾难性遗忘的问题,能力逐步提升(44.47 -> 53.06),在所有7B规模的模型中,表现优异。 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...
Llama2-chat-7B开源中文版项目的目标是: 提供不同数据规模的解决方案:无论你是处理小型数据集还是大型数据集,Llama2-chat-7B都能为你提供合适的解决方案。 支持多种语言开发:除了中文,该项目还支持英文等多种语言的开发,以满足不同国家和地区的需求。 促进中文社区的发展:通过这个项目,我们希望吸引更多的中文开发...
【Chinese-Llama-2-7b:完全可商用的中文版Llama2模型及中英文SFT数据集】 http://t.cn/A60XxkJ8
目前llama.cpp已支持.pth文件以及huggingface格式.bin的转换。将完整模型权重转换为GGML的FP16格式,生成文件路径为zh-models/7B/ggml-model-f16.bin。进一步对FP16模型进行4-bit量化,生成量化模型文件路径为zh-models/7B/ggml-model-q4_0.bin。$ python convert.py zh-models/7B/$ ./quantize ./zh-models/...
1) Llama2 本身对中文的支持较弱,在本次实测中无法正确回答我们测试的中文问题。例如,在文本摘要实测题上,Llama2 7B 无法理解题目并提取出文字概要。 2)Llama2 base 在回答中文问题上表现差别大。Llama 2 7B 生成的回答中英文夹杂,Llama2-7B-chat 生成的回答是全英文内容,没有“用中文回答”的能力。
LLaMA2模型的许可证发生了变化,已允许商用,模型推出时,LLaMA2-Chat也同时推出,本人在16G推理卡上实践了微调Llama-2-7b-chat(https://zhuanlan.zhihu.com/p/645152512,代码在https://github.com/git-cloner/llama2-lora-fine-tuning),但即使扩充了中文词表,推理效果依然不佳,回答主要以英文为主。
但是llama2的中文方面惨不忍睹。但从用户的使用 Feedback 来看,llama2的中文生成还存在一些语法错误、语意不通顺的问题。与其在英文领域的出色表现相比,llama2的中文水平还比较初级。 但是在7月21日,就有团队提供了最新的中文模型,而且提供了4bit和7B的模型。
使用PAI-EAS 一键部署 Llama-2 7b/13b模型 本实验为您介绍如何通过PAI-EAS一键部署基于开源模型Llama2的ChatLLM-WebUI应用和您自己微调训练获得的模型,以及如何启动WebUI和API进行模型推理。 正常走完流程,llama2,中文支持依然是最大的问题 【部署模型】 工作空间列表,点击进入详情页 部署模型->模型在线服务(EAS)...
在“AI资产市场/模型” 中,不仅提供了Meta开源的原生版本:llama2-7b-base,同时提供了LinkSoul进行中文增强后的版本:Chinese-Llama-2-7b。 点击进入卡片页可了解模型结构和预训练数据等关键信息,并查看模型文件结构,帮助我们了解基础模型: 当然,我们也可通过网络搜索查询基础模型的各项能力评分,更有助于选择基础模型。