在七月中旬,Meta发布了其新的预训练和微调模型系列Llama-2,具有开源和商业特性,以便于使用和扩展。基础模型发布了聊天版本和7B、13B和70B的规模。与模型一起,还发表了相应的论文,描述了它们的特点和学习过程中的相关要点,提供了非常有趣的信息。 Llama 1的更新版本,使用了新的公开可用数据的混合进行训练。预训练语...
对于7B/13B模型，使用学习率2e^-5和余弦学习率调度，预热步骤为 2000 步；对于较大的34B/70B模型，必须设置较小的学习率1e^-5才能获得单调递减的验证损失。2、指令微调（Instruction Tuning）为LLM对齐收集人工演示和偏好标签是一个繁琐而耗时耗力的过程，在长上下文场景下，往往会涉及到复杂的信息流和专业知识，...
高效计算:LLaMA-Adapter采用高效的计算方法,使得在微调7B模型时,仅使用单个GPU即可实现高效计算。这大大缩短了模型的训练时间,提高了模型的训练效率。 灵活的模型配置:LLaMA-Adapter提供了灵活的模型配置选项,研究人员可以根据自己的需求调整模型的参数,以满足不同的任务需求。 良好的可扩展性:LLaMA-Adapter具有良好的可...
Llama-2-Chat模型在Meta多数基准上优于开源聊天模型,并且在Meta和安全性的人类评估中,与一些流行的闭源模型如ChatGPT和PaLM相当。\n","\n","Llama2-7B-Chat是具有70亿参数的微调模型,本文将以Llama2-7B-Chat为例,为您介绍如何在PAI-DSW中微调Llama2大模型。\n"]},{"cell_type":"markdown","id":"eb72...
研究团队首先仅使用 7.5K 数据，对 LLaMA-2-7B 模型指令微调，进而测评模型在 GSM8K 和 MATH 的表现。实验结果表明，当对每一个测试集中的问题从 256 个生成的答案中选择最佳答案时，测试准确率可分别高达 97.7% 和 72.0%，这一结果说明即使是通用预训练下 7B 量级的小模型，也具备生成优质回答的巨大潜力...
本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。 准备环境和资源 创建工作空间,详情请参见创建工作空间。 创建DSW实例,其中关键参数配置如下。具体操作,请参见创建DSW实例。
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型(例如Llama-2,Falcon等)进行额外的训练,以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化和Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行...
在实际应用中,LoRA微调已经被广泛应用于各种NLP任务中。例如,在聊天机器人领域,开发者可以利用LoRA技术对Llama2-7B模型进行微调,使其更好地适应特定领域或场景的对话需求。此外,LoRA微调还可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等多种NLP任务中。 六、总结 LoRA技术为大型预训练语言模型的微调提供了一种高效且实用的方...
事实上,通过对数学问题的监督式微调(SFT),LLaMA-2 7B模型在从256个随机生成的答案中选择最佳答案时,已经能够在GSM8K和MATH基准测试中分别达到97.7%和72.0%的准确率。这一成就不仅仅是对模型本身能力的一次展示,更重要的是,它为我们如何提升模型在数学问题解决方面的稳定性提供了新的思路。
斯坦福大学推出了基于 LLaMA 7B 模型的指令跟随模型Alpaca 。（公开演示现已停用，直至另行通知。）加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、斯坦福大学和加州大学圣地亚哥分校的研究人员合作开源了Vicuna，它是 LLaMA 的微调版本，其性能与 GPT-4 相当。伯克利人工智能研究所（BAIR）推出了Koala，这是 LLaMA 的一个版本，...