llama2是原始格式的参数，hf是转成huggingface格式参数，要用transformer调用模型，得下载hf格式的 ...
在 ModelScope 中，带有-hf后缀的模型通常表示使用了半精度（half-precision）浮点数进行参数存储和计算。
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首先第一步需要将llama-13B的原始权重转换成huggingface的权重形式,使用convert_llama_weights_to_hf.py脚本进行转换,转换代码如下: python convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir $你的llama-13B路径 --model_size 13B --output_dir $你的llama-13B模型转换后的路径 2.2 结合基础的llama权重和Ziya-LLaMA-...
RLHF 的一些细节 RS 训练过程：Llama 2 使用的损失函数实际上并不是那么清楚。在 Meta 的论文中，...
虽然InstructGPT和Llama 2论文实验结果中证实了RLHF带来的性能提升,但也有相关工作在关注开发更有效的替代品: ReST是RLHF的替代方案,可以将LLM与人类偏好对齐,其使用采样方法来创建…
Scripts for fine-tuning Meta Llama with composable FSDP & PEFT methods to cover single/multi-node GPUs. Supports default & custom datasets for applications such as summarization and Q&A. Supporting a number of candid inference solutions such as HF TGI, VLLM for local or cloud deployment. Demo ...
众所周知,使用人类偏好数据调整大语言模型(LLM)可以极大提高预训练模型的指令跟踪性能。在 GPT 系列中,OpenAI 提出了人类反馈强化学习 (RLHF) 的标准方法,让大模型可以从人类偏好中学习奖励模型,再使得奖励模型被冻结并用于使用强化学习训练 LLM,这种方法已获得了巨大的成功。
指令调整(Instruction Tuning)是Gemma模型的一个重要特点,它通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高模型在下游自动评估和人类偏好评估中的性能。 在微调过程中,使用了特定的格式化器来标注指令调整示例,以便在训练和推理时提供额外的信息。
智东西2月22日凌晨报道,昨日晚间,谷歌毫无预兆地发布了开源模型Gemma,直接狙击Llama 2,继通过Gemini拳打OpenAI后,试图用Gemma脚踢Meta。 ▲谷歌发布Gemma(图源:谷歌) 不同于Gemini的“全家桶”路线,Gemma主打轻量级、高性能,有20亿、70亿两种参数规模,能在笔记本电脑、台式机、物联网设备、移动设备和云端等不同平台...