Llama3-Chinese是以Meta-Llama-3-8B为底座,使用 DORA + LORA+ 的训练方法,在50w高质量中文多轮SFT数据 + 10w英文多轮SFT数据 + 2000单轮自我认知数据训练而来的大模型。 - seanzhang-zhichen/llama3-chinese
一代项目支持多lora合并,但是没有适配llama3,有需要你可以自行参考修改:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/blob/main/scripts/merge_llama_with_chinese_lora_low_mem.py 换个思路,不是训练多个lora,而是把训练集合并,训出1个lora Author dusens commented May 9, 2024 好的谢谢我现在就是在用...
LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理 项目地址 https://github.com/yongzhuo/LLaMA3-SFT 默认数据类型为bfloat6 备注 1.非常重要:weights要用bfloat16/fp32/tf32(第二版大模型基本共识),不要用fp16,fp16会特别容易loss=NAN;2.SFT最好还是像预训练...
第三方插件问题:例如llama.cpp、text-generation-webui等,建议优先去对应的项目中查找解决方案。 问题类型 模型转换和合并 基础模型 Llama-3-Chinese-8B(基座模型) 操作系统 Linux 详细描述问题 在使用 merge_llama3_with_chinese_lora_low_mem.py 进行lora model merge的时候出现这个问题 Traceback (most recent ...
LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理, 支持中文(chinese, zh) - yongzhuo/LLaMA3-SFT
LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理 项目地址 https://github.com/yongzhuo/LLaMA3-SFT 默认数据类型为bfloat6 备注 1.非常重要:weights要用bfloat16/fp32/tf32(第二版大模型基本共识),不要用fp16,fp16会特别容易loss=NAN;2.SFT最好还是像预训练...