因为如果奖励模型没有接触到这种新的样本分布,即从超专化(Scialom等人,2020b),奖励模型的准确性可以迅速下降,所以在新的Llama 2-Chat调优迭代之前收集使用最新的Llama 2-Chat迭代的新的偏好数据是重要的。这一步有助于保持奖励模型在分布上并保持对最新模型的准确奖励。 在表6中,我们报告了我们随时间收集的奖励建...
Llama-2-Chat Instruct Template #428 Closed chigkim opened this issue Sep 10, 2023· 3 comments Comments chigkim commented Sep 10, 2023 Can we have more advanced template for instruct? For example, in order to make koboldcpp to follow the Llama-2 instruct template? [INST] <<SYS>> ...
Llama 2-Chat在不同模型尺寸中总体违规率较低，Llama 2-Chat在不同型号尺寸上均具有较高的安全性和实用性平均评级。针对这个开源的语言大模型，我们可以直接在hugging face上面来直接体验。我们只需要进入hugging face的界面，就可以在demo界面进行体验，而且完全是免费的，不用我们注册账号，便可以拥有一个免费的聊天...
This is an experimental Streamlit chatbot app built for LLaMA2 (or any other LLM). The app includes session chat history and provides an option to select multiple LLaMA2 API endpoints on Replicate. Live demo:LLaMA2.ai For the LLaMA2 license agreement, please check the Meta Platforms, Inc of...
项目地址：https://github.com/facebookresearch/llama 总的来说，作为一组经过预训练和微调的大语言模型（LLM），Llama 2 模型系列的参数规模从 70 亿到 700 亿不等。其中的 Llama 2-Chat 针对对话用例进行了专门优化。Llama 2-Chat 的训练 pipeline。Llama 2 模型系列除了在大多数基准测试中优于开源模型之外...
有人发现，Llama-2-chat 在安全过滤器方面表现出一些过于敏感的行为。即使是询问一些无害的事情，比如「...
The most no-nonsense, locally or API-hosted AI code completion plugin for Visual Studio Code - like GitHub Copilot but 100% free. artificial-intelligenceprivatefreevscode-extensioncode-generationsymmetrycode-completioncopilotcode-chatllamacppllama2ollamacodellamaollama-chatollama-api ...
7月6日，上海人工智能实验室与商汤科技等联合发布了书生·浦语开源体系（https://github.com/InternLM），不仅开源了书生·浦语的轻量版本（InternLM-7B），还率先开源了从数据、训练到评测的全链条工具体系，并提供完全免费的商用许可；7月14日，智谱科技开放ChatGLM2-6B免费商用；7月19日，Meta开源了性能更强...
https://github.com/facebookresearch/llama/tree/main https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ https://scontent-hkt1-2.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/10000000_6495670187160042_4742060979571156424_n.pdf?_nc_cat=104&ccb=1-7&_nc_sid=3c67a6&_nc...
python examples/chat_gradio.py --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat 💡 模型微调本仓库中提供了基于LoRA的微调代码,未来我们将会扩展更多的微调算法,敬请期待!关于LoRA的详细介绍可以参考论文“LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models”以及微软Github仓库LoRA。