GQA的优势在于其将Query进行分组,组内共享KV,这样使得K和V的预测可以跨多个头共享,从而显著降低计算和内存需求,提升推理速度 。 2.3 Llama 2-chat微调流程 Meta致力于在偏好数据上训练奖励模型,然后采用强化学习进行优化,从而提高生成的质量。 SFT + RLHF by RS and PPO 和InstructGPT类似,在Llama 2-chat对话模型...
我们的微调 LLM 被称为 Llama 2-Chat,针对对话使用案例进行了优化。在我们测试的大多数基准测试中,我们的模型都优于开源聊天模型,而且根据我们对有用性和安全性的人工评估,我们的模型可能是封闭源模型的合适替代品。我们将详细介绍我们对 Llama 2-Chat 进行微调和安全性改进的方法,以便社区能够在我们工作的基础上,...
时下，Llama 2 的发布将这款开源大模型推向一个新的高度。相比上一代 Llama 模型，经过混合公开数据的训练，Llama 2 的性能有了显著提高。Llama 2：从 7B 到 70B 参数不等 为此，Meta 发布了一篇长达 76 页的论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》详述 Llama 2 大模型的预训练、...
最主要的一点是，LLaMA 2-CHAT已经和OpenAI ChatGPT一样好了，所以我们可以使用它作为我们本地的一个替代了 数据集 对于的微调过程，我们将使用大约18,000个示例的数据集，其中要求模型构建解决给定任务的Python代码。这是原始数据集[2]的提取，其中只选择了Python语言示例。每行包含要解决的任务的描述，如果适用的...
LLaMA2模型的参数范围从70亿到700亿不等，在超过2万亿tokens数据集上训练。官方对齐微调的结果称为LLaMA2-Chat系列，专门针对场景优化。LLaMA2-Chat模型在微软测试的大多数基准测试中胜过开源聊天模型，并在人工评估中在实用性和安全性方面与一些流行的闭源模型如ChatGPT和PaLM相当。LLaMA2具体的模型信息如下：LLaMA2的...
针对模型训练，与ChatGPT相同，Llama 2也是经历了预训练（Pretraining）、微调（Fine-tuing）和人类反馈强化学习（RLHF）三个阶段。除了开源了Llama 2，Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。在各大基准测试上，Llama 2在推理等方面表现相当出色。接下来，具体看看Llama 2是如何诞生的吧。预训练 为了创建新的...
你知道吗?除了ChatGPT,还有很多其他大语言模型哦!OpenAI的API很强大,但想试试别的模型怎么办?比如超火的开源Llama2或ChatGLM! 更进一步,想在自己电脑上从零开始训练新模型,再在LangChain中用起来?这可是个大工程! 微调、预训练、重新训练,甚至从头开始,这些都需要深厚的功底、海量的语料、强大的GPU和过硬的工程技...
Llama2-7B-Chat大模型微调实战 Llama2系列是Meta开发并公开的大型语言模型(LLMs),有7B、13B和70B三种不同参数大小的模型,每种参数大小分别对应一个预训练和一个微调的版本。 微调版本称为Llama2-Chat,使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对对话进行了优化。相比于 Llama1,Llama2的训练数据多了 40%,上下文长度翻倍,...
在上一篇lora微调LLM文章中,本来是基于Chinese-LLama2项目。不过该项目基于的是HuggingFace Transfomers库来构建的,利用了其中的Trainer来封装训练过程,包括对deepspeed的支持。 本章节介绍如何利用DeepSpeed-Chat项目进行微调,该项目手动实现了训练过程,有助于理解模型并行等机制的代码实现。 模型训练显存占用 训练过程由于需...
最主要的一点是,LLaMA 2-CHAT已经和OpenAIChatGPT一样好了,所以我们可以使用它作为我们本地的一个替代了 数据集 对于的微调过程,我们将使用大约18,000个示例的数据集,其中要求模型构建解决给定任务的Python代码。这是原始数据集[2]的提取,其中只选择了Python语言示例。每行包含要解决的任务的描述,如果适用的话,任务...