Llama-2-chat使用来自人类反馈的强化学习来确保安全性和帮助性。 训练Llama-2-chat:Llama 2 使用公开的在线数据进行预训练。然后通过使用监督微调创建 Llama-2-chat 的初始版本。接下来,Llama-2-chat 使用人类反馈强化学习 (RLHF) 进行迭代细化,其中包括拒绝采样和近端策略优化 (PPO)。 注意这里可能和OpenAI的RLH...
The error is as below: Traceback (most recent call last): File "/home/jwang/ipex-llm-jennie/python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/llama2/./generate.py", line 65, in output = model.generate(input_ids, File "/root/anaconda3/envs/jiao-llm/lib/python3.9/site-packages/...
报告模型生成的问题内容:developers.facebook.com/llama_output_feedback 报告错误和安全问题:facebook.com/whitehat/info Llama 模型索引 下表为Llama模型的链接。 模型Llama2Llama2-hfLlama2-chatLlama2-chat-hf 7B 链接 链接 链接 链接 13B 链接 链接 链接 链接 70B 链接 链接 链接 链接OpenBayes 控制台...
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「如何制作辣椒蛋黄酱」或「如何终止一个进程」,结果会导致该模型疯狂地表示它无法做到,如下图所示: 对于这种现象,一种常见的理论解释是使用 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)方法太久导致的,这也...
| 当我真的在本地部署了LLaMA 2之后,我就不是很理解那些吹LLaMA 2能抗衡chatGPT的人了。LLaMA 2的基础模型,非常容易出现衰退现象,回答稍长就开始重复各种同义词、近义词。而如果选择LLaMA 2的chat版本,经过RLHF之后重复现象依然存在,但稍微好了一点,可是Meta RLHF又过于政确,连杀死一个进程都会被拒绝。在reddit...
经过微调的 LLMs 称为 Llama-2-Chat,针对对话用例进行了优化。在测试的大多数基准上,Llama-2-Chat 模型超越了开源的 chat 模型,并且在有益性和安全性方面,与一些流行的闭源模型如 ChatGPT 和 PaLM 相当。**发布厂商:**Meta **Variations:**Llama 2 提供 7B、13B、70B 以及预训练和调优版本 **Input:*...
I am having trouble deploying llama2 13b chat model using vllm. I would appreciate any pointers here. Here's my Dockerfile that I am using to create image FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 RUN pip uninstall torch -y RUN pip install v...
部署llama2-7b-chat-hf模型(CPU版本)需要按照以下步骤进行: 获取模型:首先,您需要从GitHub上获取llama2-7b-chat-hf模型的代码仓库。可以使用git clone命令来克隆或下载代码仓库,例如:git clone <repository_url>。请将<repository_url>替换为实际的代码仓库URL。 安装依赖:进入代码仓库所在的文件夹,然后执行安装依赖...
For Llama 2-Chat-RLHF, the optimal temperature when sampling between 10 and 100 outputs is T∈[1.2,1.3]𝑇1.21.3T\in[1.2,1.3]. Given a finite compute budget, it is therefore necessary to re-adjust the temperature progressively. Note that this temperature rescaling happens for a constant ...
对于 Llama 2-Chat-RLHF,在 10 到 100 个输出之间采样时的最佳温度为 T∈ [1.2, 1.3]。因此,在计算预算有限的情况下,有必要逐步重新调整温度。需要注意的是,对每个模型而言,温度调整的步数都是恒定的,而且总是从每个新 RLHF 版本的基础模型开始。 图8: RLHF 在对 N 个输出进行采样并使用奖励模型进行...