llama2相比于前一代，令牌数量增加了40%，达到2T，上下文长度增加了一倍，并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70B模型上的推理。在标准的transformer 体系结构上，使用RMSNorm归一化、SwiGLU激活和旋转位置嵌入，上下文长度达到了4096个，并应用了具有余弦学习率调度、权重衰减0.1和梯度裁剪的Adam优化器。有监督...
笔者使用下面的代码llama2_train.py进行模型微调: importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfig,TrainingArgumentsfromdatasetsimportload_datasetfromtrlimportSFTTrainerfrompeftimportLoraConfigdataset=load_dataset("wikitext","wikitext-2-raw-v1",split="train")# Hugging Face...
训练LLM的通常步骤包括:首先,对数十亿或数万亿个令牌进行预训练得到基础模型,然后对该模型进行微调,使其专门用于下游任务。 参数高效微调(PEFT)允许我们通过微调少量额外参数来大大减少RAM和存储需求,因为所有模型参数都保持冻结状态。并且PEFT还增强了模型的可重用性和可移植性,它很容易将小的检查点添加到基本模型中,...
在Meta 的新工作中,作者提议训练一个自我改进的奖励模型,该模型不是被冻结,而是在 LLM 调整期间不断更新,以避免这一瓶颈。 这种方法的关键是开发一个拥有训练期间所需的所有能力的智能体(而不是分为奖励模型和语言模型),让指令跟随任务的预训练和多任务训练允许通过同时训练多个任务来实现任务迁移。 因此作者引入了...
0.说明本文主要按照这篇博客进行尝试,补全了其中缺失的细节(如没有python包,没有指出数据集)。 超详细LLama2+Lora微调实战1.环境配置(1)本文所使用的权重为modelscope中的 llama2-7b-hf,所有文件如下:在这…
本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调,生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2,进行快速训练,以完成特定任务。 一些知识点 llama2相比于前一代,令牌数量增加了40%,达到2T,上下文长度增加了一倍,并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70B模型上的推理。在标准...
在开始Llama2大模型的指令微调之前,我们需要准备一个用于微调的数据集。您可以从公开数据集或自己构建的数据集中选择适合您任务的数据集。接下来,按照以下步骤进行微调: 数据预处理:对数据集进行必要的预处理,包括数据清洗、特征工程和标签编码等。 模型选择:根据您的任务需求选择合适的Llama2大模型架构。例如,对于文本...
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型(例如Llama-2,Falcon等)进行额外的训练,以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化和Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行...
Llama2大模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型,具有强大的文本生成和理解能力。在实际应用中,我们常常需要根据具体任务对模型进行微调,以使其更好地适应特定场景。指令微调是其中的一种重要方法,通过调整模型参数,优化模型性能,提高任务完成度。 二、Llama2大模型指令微调步骤 设置存储位置 在进行指令微调之前,我们...
全面的基准测试方法评估了 Llama2 模型在三种 8 卡 GPU 平台(NVIDIA A800、RTX4090 和 RTX3090)上的性能。这些平台代表市场上不同级别的高性能计算资源。测试聚焦于预训练、微调和服务三个阶段,使用多种性能指标,如端到端步骤时间、模块级时间和操作时间,以深入分析 LLMs 的时间效率。目的是全面理解 LLMs 在不...