比如falcon-180b比llama2-70b的提升都很有限(下表对两者的性能做了个简单对比),很有可能是falcon太强调refined-web数据的重要性了,数据多样性不足。 效率(成本)上来看,抛开各种MoE类型刷参数量的方法不看,单看dense model,现在业界做的最大的应该还是Palm 540B,未来会不会有更大的还不确定(这里GPT4由于没有...
Model size: 176,527,896 bytes 有了这行额外的代码,模型现在几乎小了三倍(168MB vs. 487MB)。 我们甚至可以像之前那样比较原始权重和量化权重的分布: 在本例中,我们看到 -2、-1、0、1、2 等附近的峰值。这些值对应于以 INT8 格式存储的参数(非异常值)。 你可以通过使用 model_int8.parameters() 打印...
复制 $ make-j&&./main-m models/llama-13b-v2/ggml-model-q4_0.gguf-p"Building a website can be done in 10 simple steps:\nStep 1:"-n400-eIllama.cpp build info:IUNAME_S:DarwinIUNAME_P:armIUNAME_M:arm64ICFLAGS:-I.-O3-std=c11-fPIC-DNDEBUG-Wall-Wextra-Wpedantic-Wcast-qual-Wdoub...
模型并行性（Model Parallelism）旨在解决模型无法适应单个GPU的情况，通过将模型参数（和计算）分布到多个GPU上。典型的流程包含模型分区、前向传播、反向传播、参数更新、重复等。模型分区：将模型划分为若干个分区，每个分区分配给不同的GPU。由于深度神经网络通常包含一系列垂直层，因此按层次划分大型模型是合乎逻辑的，...
LlamaModel是 llama 模型的主体定义类,也就是我们最常见的普pytorch 定义模型的方法、默认的输出格式为BaseModelOutputWithPast; classLlamaModel(LlamaPreTrainedModel):def__init__(self, config: LlamaConfig):super().__init__(config)self.padding_idx = config.pad_token_idself.vocab_size = config.vocab_...
k在beam search算法中被称为beam_size Sample 随机采样方式。按照词表每个token的概率采样一个token出来。这个方式多样性更强,是目前主流的生成方式。 1. 前言 1.1 重要推理超参数 do_sample:布尔类型。是否使用随机采样方式运行推理,如果设置为False,则使用beam_search方式...
I've run it successfully with llama 7B. However, when I change the model size into 13B I got the error: AssertionError: Loading a checkpoint for MP=0 but world size is 1 Do you have any suggestion for this issue?Owner vcskaushik commented Mar 27, 2024 • edited Hi , Thanks for ...
使用ModelScope Hub的Trainer:基于transformers trainer提供,支持LLM模型的训练,并支持将训练后的模型上传到ModelScope Hub中 可运行的模型Examples:针对热门大模型提供的训练脚本和推理脚本,并针对热门开源数据集提供了预处理逻辑,可直接运行使用 支持界面化训练和推理 ...
(dataset, batch_size=32, num_workers=4, shuffle=True)#数据加载器,batch_size应该等于train_batch_size/gpu数量model= FashionModel()#自定义的模型model, _, _, _ = deepspeed.initialize(args=cmd_args, model=model, model_parameters=model.parameters())#deepspeed分布式模型loss_fn =torch.nn.Cross...
我在刚开始接触 huggingface (后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoModelForPreTraining, AutoModelForCausalLM等等;不仅如此,还设计了多到让人头皮发麻的各种 ModelOutput,比如BaseModelOutput, BaseModelOu...