11.1 将alpacal转换成LLM指令微调数据集格式 11.2 开始全参微调 11.3 采用ModelLink进行指令微调模型的推理测试 11.4.1 准备MMLU精度测试数据集 11.4.2 采用ModelLink进行指令微调模型的MMLU精度测试 11.5 将模型从Megatron格式转回HuggingFace格式 12 指令微调后HuggingFace格式模型的推理测试 13 TensorRT-LLM推理测试 14 ...
Lora微调是出现oom 机器 8卡 NPU显存64G 报错信息 Traceback (most recent call last): File "pretrain_gpt.py", line 280, in <module> main() File "pretrain_gpt.py", line 273, in main pretrain(train_valid_test_datasets_provider, File "/home/leo/ModelLink/modellink/training/tra...
HeartLink 是一个心理共情大模型,通过 `Large Language Model` 在构建的大型共情问答数据集指令微调而来,能在对话过程中感知用户的情绪与此时用户的经历,通过丰富的心理学知识,给予共情回复,达到理解安慰、共情支持用户的目的。在回复中附有 emoji 表情以拉近与用户的
【Hugging Face发布小语言模型SmolLM2】Hugging Face引入了SmolLM2,这是一种新的语言模型,它结合了精心策划的数据集和有条不紊的训练方法,在特定任务中提供可靠的性能。该模型的训练数据包括网络内容、编程示例和数学、编码和对话的自定义数据集的平衡组合,团队通过指令微调、基于示例的学习和强化学习来完善模型。SmolLM...
【微软推出开放权重语言模型Phi-4-reasoning-plus】微软宣布推出Phi-4-reasoning-plus,这是一款专为深度、结构化推理任务设计的开放权重语言模型。该模型在先前发布的Phi-4架构基础上,融入了监督微调和强化学习技术,旨在提升数学、科学、编码及逻辑任务基准性能。Phi-4-reasoning-plus拥有140亿参数的密集解码器变压器架构...
"`ipex-llm` 是一款先进的 PyTorch 库,旨在加速在 Intel CPU 和 GPU 上运行大型语言模型(LLMs)的推理和微调。该库与各种工具和模型(包括 llama.cpp、HuggingFace transformers 和 ModelScope 等)无缝集成,支持超过 50 个经过优化的模型,如 LLaMA、Mistral 和 ChatGLM,使其成为开发人员和研究人员处理LLMs的多功能...
一、问题现象(附报错日志上下文):1. 在正常运行脚本examples/mcore/glm4/pretrain_glm4_9b_8k_ptd.sh的基础上加finetune、isinstruct...
DPO + Diffusion Model 效果炸裂! arxiv:链接 大型语言模型(LLMs)通过使用来自人类反馈的强化学习(RLHF)方法和人类比较数据进行微调,以更好地与用户偏好保持一致。与 LLMs 相比,人类偏好学习在文本到图像扩散模型中尚未被广泛探索;现有最佳方法是使用精心策划的高质量图像和标题对预训练模型进行微调,以提高视觉吸引力...
- 关键词:Large Language Models, Gradient Descent, Model Convergence, GPU Memory🎯 研究目标:开发一种新的计算内存高效的算法VeLoRA,能够在保证模型性能的同时,显著压缩训练中的激活向量大小,以减少大规模语言模型(LLMs)训练和微调时对GPU内存的需求。🧱 方法概述:VeLoRA方法在前向传播期间将输入Token划分为更...
Qwen2.5 max数据截止到24年底 | 知识库非常新,到2024年12月,你不联网都可以,感觉。链接Qwen2.5-Max是阿里巴巴通义千问团队于2025年1月28日发布的最新大规模专家混合(MoE)模型。该模型经过超过20万亿token的数据预训练,并采用监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)技术进行优化。 在多个基准测试中,Qwen2.5-Max表...