https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/155po2p/get_llama_2_prompt_format_right/ 这里简单介绍一下 此外,想了解更多多轮对话训练,请移步:玉林峰:一文看懂LLMs如何训练多轮对话数据 多轮对话prompt的结构 在对话时,用户所提供的prompt应当满足以下形式: [INST] <<SYS>> {{ system_prompt }} <</...
以下是代码用例，根据上面的结果，我们将提示词融合到 format_message 函数：SYSTEM_PROMPT = """[INST] <<SYS>>You are a helpful bot. Your answers are clear and concise.<</SYS>>"""# Formatting function for message and historydef format_message(message: str, history: list, memory_limit: int ...
def format_prompt(message, history, system_prompt): prompt = "" if system_prompt: prompt += f"System: {system_prompt}\n" for user_prompt, bot_response in history: prompt += f"User: {user_prompt}\n" prompt += f"Falcon: {bot_response}\n" prompt += f"User: {message}\nFalcon:"...
def format_prompt(message, history, system_prompt):prompt = ""if system_prompt:prompt += f"System: {system_prompt}\n"for user_prompt, bot_response in history:prompt += f"User: {user_prompt}\n"prompt += f"Falcon: {bot_response}\n"prompt += f"User: {message}\nFalcon:"return prom...
Prompt 格式 基础模型没有Prompt格式,因为它并不是一个对话型大模型,也不是通过指令进行的训练,所以它并不会以对话形式回应。 预训练模型是微调的绝佳平台,但或许你不该直接使用。其对话模型则设有一个简单的对话模式。 代码语言:javascript 复制 System:Add an optional system prompt hereUser:This is the user...
--data '{"prompt":"给我讲个冷笑话:","n_predict":128}' 3、效果如图 感觉 就是训练的还是量少,有些问题会胡说。理解不了的问题反应会非常慢。会花很长的时间。 Python调用接口库 https://github.com/abetlen/llama-cpp-python https://llama-cpp-python.readthedocs.io/en/latest/install/macos/ ...
对话模型如上所述,为跟踪对话而微调的模型版本,使用了非常直接的训练模板。我们必须遵循同样的模式才能运行聊天式推理。作为参考,你可以看看聊天演示中的 [format_prompt] 函数: def format_prompt(message, history, system_prompt): prompt = "" if system_prompt: ...
Prompt 格式 基础模型没有Prompt格式,因为它并不是一个对话型大模型,也不是通过指令进行的训练,所以它并不会以对话形式回应。 预训练模型是微调的绝佳平台,但或许你不该直接使用。其对话模型则设有一个简单的对话模式。 复制 System: Add an optional system prompt here ...
Windows/Linux用户如需启用GPU推理,则推荐与BLAS(或cuBLAS如果有GPU)一起编译,可以提高prompt处理速度。以下是和cuBLAS一起编译的命令,适用于NVIDIA相关GPU。 make LLAMA_CUBLAS=1 macOS用户无需额外操作,llama.cpp已对ARM NEON做优化,并且已自动启用BLAS。M系列芯片推荐使用Metal启用GPU推理,显著提升速度。只需将编译...
llama_model_load_internal:format=ggjt v3(latest)llama_model_load_internal: n_vocab=32000llama_model_load_internal: n_ctx=512llama_model_load_internal: n_embd=4096llama_model_load_internal: n_mult=256llama_model_load_internal: n_head=32llama_model_load_internal: n_layer=32llama_model_load...