本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。 准备环境和资源 创建工作空间,详情请参见创建工作空间。 创建DSW实例,其中关键参数配置如下。具体操作,请参见创建DSW实例。
揭示了通用预训练下 7B(即 70 亿参数)规模的语言模型(LLaMA-2-7B)在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力,并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型愈发稳定地将数学能力激发出来。
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,并采用了分组查询注意力机制。特...
训练LLM的常规步骤包括首先对数十亿或数万亿个标记进行密集的预训练,以获得一个基础模型,然后在该模型上进行微调,以使其专注于下游任务。在这个微调阶段,PEFT技术发挥了作用。 参数高效微调(PEFT)通过仅微调少量额外的参数,从而显著减少了RAM和存储需求,而几乎所有模型参数都保持冻结状态。PEFT已被发现在相对较小的数据...
1. Exception: Current loss scale already at minimum - cannot decrease scale anymore. Exiting run.实验设置 V100+fp16+DeepSpeed 下,可能会遇到这个问题。 解决方案:bz设置成1,换个seed就好了。。。 参考…
LLMs 投入生产包括预训练、微调和服务三个主要阶段。预训练是最耗时阶段,通常需要上千显卡以及数月。微调阶段则针对特定任务调整模型。最后将模型作为网络服务部署,提供推理结果。 然而,LLM 框架和优化技术在不同硬件上的性能仍有待探索。重要的问题包括:特定硬件配置的需求、时间成本、启用的优化技术,以及现有系统是否...
探索Llama2 7B 中文汉化模型,雅意百万中文指令集魔改、FlagAlpha采用Lora微调+合并原权重、伶荔扩词+增量预训练+指令微调后,中文能力如何? Meta 发布的 Llama 2,是新的 SOTA 开源大型语言模型(LLM)。Meta 表示 Llama 2 在众多外部基准测试中都优于其他开源的语言模型,包括推理、编程、熟练程度与知识测验。与第一版...
2、根据本次测评所使用的提问绕过模式和原始提问所构建的异常问题数据集和测评集,对Llama-7B进行训练或者微调,使模型获得更合理的价值观对齐能力,能够识别出异常的诱导性问题拒绝回答。3、在大模型之外增加过滤措施,利用春秋AI大模型的外脑来快速地识别出异常提问反馈给应用平台予以阻断,或者在Llama-7B生成回答内容...
2、根据本次测评所使用的提问绕过模式和原始提问所构建的异常问题数据集和测评集,对Llama-7B进行训练或者微调,使模型获得更合理的价值观对齐能力,能够识别出异常的诱导性问题拒绝回答。 3、在大模型之外增加过滤措施,利用春秋AI大模型的外脑来快速地识别出异常提问反馈给应用平台予以阻断,或者在Llama-7B生成回答内容后...
llama2 7B全参微调在910A上不收敛 环境信息:Ascend910A mindspore2.2 CANN7.0.RC1 mindformers 0.8/mindformers 1.0.0 分别使用mindformers0.8和1.0.0版本和该版本分支代码 使用Readme中全参微调的参数,发现并不收敛。 config的具体配置: 0.8分支的7卡训练日志,刚开始loss为1左右,会有部分溢出,到400多个step...