模型微调 LLaMA-30B LLaMA-65B 将LoRA 权重合并回基础模型 模型推理 结语 前几天,Meta 发布了 LIMA 大模型,在LLaMA-65B的基础上,无需使用 RLHF,只用了 1000 个精心准备的样本数据进行微调,就达到了和 GPT-4 相媲美的程度。这激发了我探索 LLaMA 65B 大模型的兴趣。 之前的一系列大模型相关文章都是在LLaMA ...
通常,LoRA 的性能甚至比微调所有层更好,如下面 LoRA 论文的注释表所示。 值得注意的是,LoRA 与其他微调方法正交,这意味着它也可以与 Adapters 或 prefix tuning 相结合。 LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)...
当前快速开始支持的训练方式基于LoRA。LoRA训练相较于其他训练方式(如SFT等)会显著降低训练成本和时间,但大语言模型的LoRA训练效果可能不稳定。 1、准备数据 Tips: 为方便您试用体验Llama 2模型,我们在llama-2-7b-chat-hf的模型卡片中也已经帮您准备了一份默认用于Instruction Tuning的数据集来直接进行微调训练。 模...
https://github.com/ggerganov/llama.cpp (1)从git仓库上获取: git clone https://github.com/Rayrtfr/llama.cpp (2)进入llama.cpp目录,然后编译: make (3)如果想用gpu加速推理,执行: make GGML_CUDA=1 使用llama.cpp将合并后的模型量化并部署: 假设保存在在outputsdir文件夹里,unsloth文件夹下用终端执...
本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调，使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是: meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 及 roberta-large。使用的硬件节点数: 1每个节点的 GPU 数: 1GPU 类型: A6000GPU 显存: 48GB目标使用 LoRA PEFT 方法对预...
Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)可以用于在不触及LLM的所有参数的情况下对LLM进行有效的微调。PEFT支持QLoRa方法，通过4位量化对LLM参数的一小部分进行微调。Transformer Reinforcement Learning (TRL)是一个使用强化学习来训练语言模型的库。TRL也提供的监督微调(SFT)训练器API可以让我们快速的微调模型。!pip ...
提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 1.LoRA微调脚本 LoRA微调
本文首先介绍如何进行Lora微调，主要基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目。注 ：Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目 ...
笔者本打算记录微调Llama3的过程，但发现Hugging Face目前直接支持的Llama3-hf版本。因此笔者转而记录自己...
如何制作LLAMA微调数据集,“压榨”chatgpt等AI工具快速制作数据集 7849 43 5:52 App 基于AI-Writer 的小说自动撰写模型 8527 8 5:08 App Windows基于LLaMA-Factory来微调训练finetune千问2(Qwen2)大模型,让大模型掌握绅士内容 4.1万 10 23:01 App 微调LLM中的魔鬼细节|大型语言模型lora调教指南 1.8万 15 ...