Meta-Llama-3-8B是Meta AI于2024年4月18日发布的Meta Llama 3系列8B参数大语言模型,擅长语言细微差别、上下文理解、代码生成以及翻译和对话生成等复杂任务。Meta-Llama-3-8B-Instruct是8B参数的指令微调版本,适用于对话场景,在常见行业基准上优于许多可用的开源聊天模型,本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发...
最后,我们请求用户输入以准备开始新一轮:我们将新的提示添加到现有的聊天历史(history)中,以便Llama3可以开始处理它。 开始运行 在第一个终端窗口,激活虚拟环境后运行以下命令: # 仅使用CPU python -m llama_cpp.server --host 0.0.0.0 --model .\\model\\Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q2_K.gguf --n_ctx ...
Meta近期发布的LLaMA3系列模型,以其卓越的性能和开源特性,吸引了众多开发者和研究者的关注。其中,Meta-Llama-3-8B-Instruct作为LLaMA3系列中的佼佼者,更是因其出色的指令遵循能力和生成质量而备受瞩目。本文将带您深入了解如何在LLaMA3框架下,对Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行微调SFT实战。 一、LLaMA3模型概述 L...
Meta-Llama-3-8B-Instruct 是 Meta 发布的一个开源大模型。Meta developed and released the Meta Llama 3 family of large language models (LLMs), a collection of pretrained and instruction tuned generative text models in 8 and 70B sizes. The Llama 3 instruction tuned models are optimized for dialo...
端口重置成功后点击自定义端口7860,然后跳转到Llama3模型的web控制台 载入模型并使用 1.选择Model 2.切换模型为Meta-Llama-3-8B-Instruct 3.点击Load来加载模型 4.等待模型加载成功 切换到Chat,然后就可以开始与Meta-Llama-3-8b-instruct模型开始对话了。
(xtuner_config文件夹下)复制全量微调配置文件为Meta-Llama3_1-8B_Instruct_qlora_alpaca_e3_ruozhi_sc_full.py,然后修改预训练模型地址,数据文件地址等 https://github.com/InternLM/xtuner/edit/main/xtuner/configs/internlm/internlm2_5_chat_7b/internlm2_5_chat_7b_full_finetune_custom_dataset_e1.py...
Openrouter 几乎第一时间，就把 Llama 3 70B 和 8B 两个 Instruct 模型加了进去，而且定价非常便宜。
Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本,现已在 Hugging Face 平台发布。并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。 Llama 3 提供两个版本:8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发;与 Llama 2 相比,Llama 3 最大的变化是采用了新的 Tokenizer,将词汇表大小扩展至 128,256(前版本为...
中国时间昨天夜里Meta发布了llama38B和70B模型,同时发布的性能评测如下图所示: 注意看哈,第一张是llama3基础版,第二张图是llama3 instruct版。基础版吗感觉还好啦,跟现有同等大小的开源模型差不多;instruct版就让人坐不住了,这么强悍?超过这么多? 于是,马上在ollama上下载了8B instruct版的4bit模型,开始体验。
Meta-Llama-3-8B-InstructLORA 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最好还是像预训练那样,input/output都计算loss;2.transformers需要4.40.0及以上; ...