训练过程大约需要21小时 显存使用接近16G 7、测试 不用等整个训练过程完成,因为每200步会产生一个检查点,采用以下命令在命令行测试推理效果: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python generate.py \ --base_model './models/daryl149/llama-2-7b-chat-hf' \ --lora_weights 'output/checkpoint-1000' \ --load_8bit ...
探索模型的所有版本及其文件格式(如 GGML、GPTQ 和HF),并了解本地推理的硬件要求。Meta 推出了其 Llama-2 系列语言模型,其版本大小从 7 亿到 700 亿个参数不等。这些模型,尤其是以聊天为中心的模型,与其他开源选项相比表现令人印象深刻,甚至在有用性方面与 ChatGPT 等一些闭源模型相媲美。 该架构基于优化的变...
从理论上来说,在 RLHF 阶段中,本文的 reward model 所应该学习的是:由模型 llama2-chat model 生成的,经过人工标注的数据。而不是人工标注的其他模型输出的数据(也就是开源 RLHF 数据集)。但是在本文的实验中发现,加上开源的 RLHF 数据集之后,reward model 的性能没有任何下降,所以在本文中也将开源的 RLHF...
LlAMA 2-CHAT 是对包括指令微调和 RLHF的对齐技术进行数月研究和迭代应用的结果,需要大量计算和标注资源。 3.1 SFT 构建指令数据集 SFT数据集的质量很重要,万级别的高质量效果就很好。没有使用公开的几百万指令数据集,而是找供应商精标了27540条(人工撰写prompt 和answer,包括 helpfulness 和 safety 两大类 ),...
也开源了对应的7B，13B，和70B版本的对话模型。这篇技术报告花了很大的篇幅来介绍RLHF，Safety，...
In[2]:huggingface_hub.snapshot_download("meta-llama/Llama-2-7b-hf",local_dir="/path/to/Llama-2-7b-hf",token="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") 如果追求极致的零代码,你也可以使用 git 来下载模型 :) 第四步:启动训练 我用了一块 3090Ti 24GB 进行训练。由于llama-recipes内置了对...
RLHF:DPO偏好数据被广泛用于评估Llama 2的生成内容。正如在RLHF 201中部分讨论过的那样,人类在判断两者之间更好的选项(例如,他们更喜欢的诗)时通常比从头写作更擅长。同样,LLM本身可能在创造文本方面不太出色,但它们在分辨质量方面表现良好。 另外,Llama 3.1有了新的许可证,明确允许用于合成数据生成。
于是使用的推荐的Q4_K_M的4bit模型,这也是4090显卡能用的,实际消耗显存20G。这太不亲民,实际发现模型很智能,可以使用多显卡,也就是2个3060就行,而且自动分配,不需要额外设置。刚好我有个3060和4070tis,于是搞定了。估计2张3060也刚好。然后是不想在dos里用,就搞了个chatbox,设置非常简单,本地化选ollama ...
这里我们看到,我们比前面使用了很多参数, 实际上, 如果opencompass实现了对相关模型的测评的话,都会有一个配置文件的, --models hf_llama_7b就会配置测评使用这个里面的参数 这里我们简单截图看下,在附录中放了hf_llama3_8b 和hf_llama3_8b_instruct 两个配置文件 测试命令 # 可以通过以下命令评测 llama-3-8b...
视情况而变的温度。作者还发现了之前RLHF相关研究没有揭示的一点,RLHF过程中最好的温度是动态变换的,比如早期可能温度低一点效果较好,后期需要温度高一点。另外,针对不同的prompt可能也需要不同的问题。 LLaMA-2 Chat内化了时间的概念。尽管训练的目标很简单,就是next token prediction,训练数据也是随机打乱的,没有...