LLaMA PRO通过在现有的LLM中添加额外的Transformer块来增加模型的深度,这些块在初始化时被设置为零,并在domain-specific语料库上进行微调。这种方法使得模型能够在学习新知识的同时,避免了对原有知识的遗忘。 此外,LLaMA PRO还采用了指令跟随(Instruction Following)技术,通过大约80M tokens的supervised instruction tuning,...
例如,将 LoRA 应用于 LLaMA-270B 模型[4]需要更新超过 1600 万个参数[34],超过了一些 BERT 架构的总参数数量[35]。当前研究主要通过四种方法来解决这一挑战:参数分解、剪枝、冻结与共享以及量化。图 4 展示了这些技术的示例。 3.1.1 参数分解 参数分解方法通过将矩阵分解为更紧凑的形式来提高参数效率,同时保持...
全量的话效果会更好一点。LLaMA用lora主要为了方便复现以及跟别的LLaMA-Based模型保持一致。 Sorry, something went wrong. Author pogevip commented Apr 7, 2023 全量的话效果会更好一点。LLaMA用lora主要为了方便复现以及跟别的LLaMA-Based模型保持一致。 好的,谢谢 Sorry, something went wrong. pogevip clos...
[9/22] LLaVA is accepted by NeurIPS 2023 as oral presentation, and LLaVA-Med is accepted by NeurIPS 2023 Datasets and Benchmarks Track as spotlight presentation.More [11/6] Support Intel dGPU and CPU platforms. More details here. [10/12] LLaVA is now supported in llama.cpp with 4-...
首先,我们需要对LLaMA-13B模型进行二次预训练。这一步的目的是让模型更好地适应医疗领域的文本数据。我们可以使用公开可用的医疗问答数据集进行预训练,例如WikiDocQA或MedNLI。在预训练过程中,我们将使用Transformer结构中的自注意力机制和前馈神经网络来优化模型的参数。二、有监督微调接下来,我们需要对预训练后的模型...
例如，将 LoRA 应用于 LLaMA-270B 模型[4]需要更新超过 1600 万个参数[34]，超过了一些 BERT 架构...
例如,将 LoRA 应用于 LLaMA-270B 模型[4]需要更新超过 1600 万个参数[34],超过了一些 BERT 架构的总参数数量[35]。当前研究主要通过四种方法来解决这一挑战:参数分解、剪枝、冻结与共享以及量化。图 4 展示了这些技术的示例。 3.1.1 参数分解 参数分解方法通过将矩阵分解为更紧凑的形式来提高参数效率,同时保持...
1800亿参数,世界顶级开源大模型Falcon官宣!碾压LLaMA 2,性能直逼GPT-4 SAM-Med2D:打破自然图像与医学图像的领域鸿沟,医疗版 SAM 开源了! GhostSR|针对图像超分的特征冗余,华为诺亚&北大联合提出GhostSR Meta推出像素级动作追踪模型,简易版在线可玩 | GitHub 1.4K星 ...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 *** 训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。 分四阶段训练GPT模型,来自Andrej Karpathy的演讲PDFState of GPT,视频Video 版本...
OpenLLaMA-Chinese 是基于 OpenLLaMA 构建的,OpenLLaMA 是 Meta 的 LLaMA 7B 和 13B 模型的开源再现,使用 RedPajama 数据集进行训练。OpenLLaMA-Chinese 使用了 OpenLLaMA 基础模型,并进行了中英文指令微调,并公开了模型的权重。当前项目开放中文指令微调权重、英文指令微调权重以及中英文指令微调权重。OpenLLaMA-Chines...