all_generated_instances.jsonl,all_generated_instances.jsonl中包含的是 instruction,input,output,这是用于微调LLaMA-7B的格式。 gpt3_finetuning_data_xxx.jsonl,包含的是prompt,completion,这是用于微调GPT3的格式。 Alpaca-LoRA LoRA可以降低微调LLM的成本,在神经⽹络模型中,模型参数通常以矩阵的形式表示。对于...
初始化模型:使用预训练的LLAMA-7B权重或从头开始训练。 开始训练:将数据集和配置文件传递给LLAMA-7B训练脚本。开始训练过程,并监控进度和性能指标。 微调:在训练过程中,根据性能评估结果对LoRA指令进行调整,以提高模型性能。 评估与调优:使用测试数据集评估模型的性能,并根据需要进一步调整指令或参数。 部署:一旦模型达...
数据生成过程:用于生成数据的代码,https:///tatsu-lab/stanford_alpaca#data-generation-process 训练代码:用于使用Hugging FaceAPI对模型进行微调,https:///tatsu-lab/stanford_alpaca#fine-tuning 我们打算在不久的将来释放以下内容: 模型权重:我们已联系Meta,以获得关于发布7B Alpaca和更大LLaMA模型的微调版本的Alpaca...
将Alpaca-Lora与LLaMA(7B)相结合,可以实现快速而高效的微调过程。 在实际应用中,我们使用了Alpaca-Lora对LLaMA(7B)进行了微调。具体来说,我们针对一个特定的文本生成任务,使用Alpaca-Lora对LLaMA(7B)的模型参数进行了优化。整个微调过程仅用了二十分钟,这在传统的微调方法中几乎是不可能的。而且,经过微调的模型在性...
Alpaca是一个由LLaMA-7B模型进行指令微调得到的模型,其训练过程中采用的通过指令对LLaMA-7B模型进行小规模权重更新的方式,实现了模型性能和训练时间的平衡。 本文基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型,基于Deepytorch Training进行指令微调训练,并使用Deepytorch加速训练。Deepytorch Training面向传统AI和生成式AI场景,提供...
对于正在研究的大模型数理化增强项目需要使用llama_factory对Qwen2.5进行微调,由于之前进行Yolov8研究AutoDL算力云给我留下了方便快捷、价廉物美的印象,所以这次继续在AutoDL算力云上进行研究。 #一、前期准备 经过仔细考虑选择了AutoDL算力云的三张4090进行并卡训练。
121 0 04:55 App 06 使用LLaMA-Factory微调训练Qwen2-VL-7B-模型训练 200 0 05:55 App 03 使用LLaMA-Factory微调训练Qwen2-VL-7B-数据集 543 135 21:35 App 【保姆级教程】20分钟学会Llama-factory微调Qwen2.5大模型,有手就行,原理解析+代码实操(附教程) 3853 81 01:59:13 App 【大模型微调教程】...
这里我们要基于LLAMA-7B做指令微调,所以要先下载模型权重,并作一系列转换。 切换到 lit-llama 所在位置,使用以下命令下载权重: (文件有点大,需要等待一些时间) 下载完毕之后,会得到如下的文件: 5. 做模型转换 还是切换到 lit-llama 所在位置,使用以下指令进行转换 转换完毕之后,在 lit-llama...
LLaMA-Adapter是一款基于PyTorch的开源工具,旨在简化多模态任务的微调过程。其主要特点如下: 通用性强:LLaMA-Adapter适用于各种预训练语言模型,如BERT、GPT-3等。用户只需更换预训练模型,即可进行多模态任务的微调。 高效稳定:LLaMA-Adapter采用先进的优化算法,可以在单GPU上快速微调7B规模的模型。同时,其经过大量实验...
然而,为了进一步提高模型在特定任务上的性能,微调成为了不可或缺的一环。本文将介绍如何利用LLaMA-Factory这一高效的微调框架,对Qwen2-7B模型进行微调,以期为读者提供一套可操作的实践指南。 一、LLaMA-Factory框架简介 LLaMA-Factory是一个专为大型语言模型设计的微调框架,支持包括LLaMA、BLOOM、Mistral、Baichuan、Qwen...