为方便您试用体验Llama 2模型,我们在llama-2-7b-chat-hf的模型卡片中也已经帮您准备了一份默认用于Instruction Tuning的数据集来直接进行微调训练。 模型支持使用OSS上的数据进行训练。训练数据接受Json格式输入,每条数据由问题、答案、id组成,分别用"instruction"、"output"和"id"字段表示,例如: [ { "instruction":...
# 导入HuggingFace API Tokenimport osos.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN']='你的HuggingFace API Token'# 导入必要的库from langchain import PromptTemplate, HuggingFaceHub, LLMChain# 初始化HF LLMllm=HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-small",#repo_id="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",)# 创...
该版本基于最新的经过 RLHF 微调的 LLaMA-2-Chat 检查点，提供更长的上下文窗口。这些新发布的版本支持...
具体来说，Meta 在安全微调中使用了以下技术：1、监督安全微调；2、安全 RLHF；3、安全上下文蒸馏。Meta 在 Llama 2-Chat 的开发初期就观察到，它能够在有监督的微调过程中从安全演示中有所总结。模型很快就学会了撰写详细的安全回复、解决安全问题、解释话题可能敏感的原因并提供更多有用信息。特别是，当模型输出...
三、模型微调训练 llama-2-7b-chat-hf模型适用于绝大多数非专业的场景。当您需要应用特定领域的专业知识时,您可以选择使用模型的微调训练来帮助模型在自定义领域的能力。 Tips: 大语言模型也可以在对话过程中直接学习到比较简单的知识,请根据自己的需求选择是否训练。
4)在魔改后的模型中,FlagAlpha Chinese Llama2 7B-chat 表现较好,答题准确性搞,阐述的语言文字精准、逻辑清晰。通过查阅该模型的公开资料,猜测原因在于“由于 Llama2 本身的中文对齐较弱,其采用中文指令集,对 llama-2-7b-chat-hf 进行了 LoRA 微调,使其具备较强的中文对话能力”。
在监督微调（SFT）阶段更加注重数据集质量，使用更少但质量更高的SFT数据相比使用百万量级的公开SFT数据，效果显著提升。引入了三项安全训练技术Supervised Safety Fine-Tuning、Safety RLHF、Safety Context Distillation 提升模型的安全性。相比前代性能大增，仍难媲美ChatGPT 那么，Llama-2的整体能力究竟如何呢？虽然在...
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。 资源规格:推荐使用GU100。本方案选择:ecs.gn7e-c16g1.4...
4)在魔改后的模型中,FlagAlpha Chinese Llama2 7B-chat 表现较好,答题准确性搞,阐述的语言文字精准、逻辑清晰。通过查阅该模型的公开资料,猜测原因在于“由于 Llama2 本身的中文对齐较弱,其采用中文指令集,对 llama-2-7b-chat-hf 进行了 LoRA 微调,使其具备较强的中文对话能力”。
LLaMA-2-Chat 是本次升级更新的重点，通过引入有监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），...