3.网盘下载: Llama2-7B官网版本:https://pan.xunlei.com/s/VN_kR2fwuJdG1F3CoF33rwpIA1?pwd=z9kf Llama2-7B-Chat官网版本:https://pan.xunlei.com/s/VN_kQa1_HBvV-X9QVI6jV2kOA1?pwd=xmra Llama2-13B官网版本:https://pan.xunlei.com/s/VN_izibaMDoptluWodzJw4cRA1?pwd=2qqb Llama2-13B-Ch...
AutoModelForCausalLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")model=AutoMo...
创办Scale AI初创公司的华人CEO Alexandr Wang表示，自家公司开源的LLM Engine，能够用最简单方法微调Llama 2。Scale AI的团队在一篇博文中，具体介绍了Llama 2的微调方法。from llmengine import FineTuneresponse = FineTune.create( model="llama-2-7b", training_file="s3://my-bucket/path/to/training-...
(http_error_msg, response=self) requests.exceptions.HTTPError: 401 Client Error: Unauthorized for url: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf/resolve/main/tokenizer_config.json The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): ...
After downloading the weights of llama 2 70b from hf, I tried to load the weights using model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "meta-llama/Llama-2-70b-hf", cache_dir="/cache" ) However, I got a list of errors: size mismatch for model.layers.77.self_attn.v_proj.weight: copy...
通过对7B尺寸LLAMA 2模型的实验,研究人员发现了LLAMA 2的位置编码(PE)的一个关键局限性,即阻碍了注意力模块汇集远处token的信息。 为了进行长上下文建模,研究人员假设该瓶颈来源于LLAMA 2系列模型使用的RoPE位置编码,并控制超参数基础频率(base frequency)从10, 000增加到500, 000来减少RoPE位置编码中每个维度的旋转...
创办Scale AI初创公司的华人CEO Alexandr Wang表示,自家公司开源的LLM Engine,能够用最简单方法微调Llama 2。 Scale AI的团队在一篇博文中,具体介绍了Llama 2的微调方法。 from llmengine import FineTuneresponse = FineTune.create(model="llama-2-7b",training_file="s3://my-bucket/path/to/training-file.csv...
具体来说,首先使用LLAMA 2-Chat中使用的RLHF数据集,并用LLAMA 2-Chat本身生成的自指导(self-instruct)长数据对其进行扩充,预期模型能够通过大量RLHF数据学习到一系列不同的技能,并通过自指导数据将知识转移到长上下文的场景中。 数据生成过程侧重于QA格式的任务:从预训练语料库中的长文档开始,随机选择一个文本块,...
通过对7B尺寸LLAMA 2模型的实验,研究人员发现了LLAMA 2的位置编码(PE)的一个关键局限性,即阻碍了注意力模块汇集远处token的信息。 为了进行长上下文建模,研究人员假设该瓶颈来源于LLAMA 2系列模型使用的RoPE位置编码,并控制超参数基础频率(base frequency)从10, 000增加到500, 000来减少RoPE位置编码中每个维度的旋转...
git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git 然后运行下载脚本: bash download.sh 在这里,你只需要下载7B模型就可以了。 2. 将模型转换为Hugging Face支持的格式 pip install git+https://github.com/huggingface/transformerscd transformerspython convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir /...