Linly-OpenLLaMA模型在大规模中英文语料上从头训练词表和模型参数,包含3B、7B、13B规模,在1TB中英文语料预训练,针对中文优化字词结合tokenizer,使用的数据包含中、英文无监督数据和平行语料,在语料上重新训练spm tokenizer,在中文上获得字词结合的分词效果。与Meta的原始LLaMA相同的模型结构和训练参数从头预训练。 模型以...
LLaMA的开源激励了开源AI社区的发展。大量开发者和贡献者开始基于LLaMA进行各种模型的优化和扩展,产生了丰富的衍生项目。 由于LLaMA的开源性和优异性能,一经开源,迅速成为开源社区最受欢迎的大语言模型,各种基于LLaMA基础模型进行微调的“魔改版本”如雨后春笋肆意生长,现已形成丰富的生态系统,极大推动了LLM领域的研究进展。
OpenLLaMA:开放源码重现LLaMA模型 自由使用的大规模语言模型开源重现 描述 OpenLLaMA 是一个开放许可的开源项目,旨在重现 Meta AI 的 LLaMA 大型语言模型,提供了不同数据混合训练的 3B、7B 和 13B 模型,可以作为现有 LLaMA 实现的直接替换。 介绍 OpenLLaMA 是对 Meta AI 的 LLaMA 模型的开源重现,目的是提供一个...
Open-Llama是一个开源项目,提供了一整套用于构建大型语言模型的训练流程,从数据集准备到分词、预训练、指令调优,lora, 以及强化学习技术 RLHF。 可从Demo直接试用本模型。 主要内容 支持Transformers/HuggingFace直接调用。经过Instruct-tuning的CheckPoint已开源在HuggingFace: s-JoL/Open-Llama-V1。 采用FastChat项目相同...
【OpenLLaMA-Chinese:免费的中文大型语言模型,基于OpenLLaMA,可用于非商业和商业目的。OpenLLaMA-Chinese是在RedPajama数据集上训练的Meta AI的LLaMA 7B和13B模型的开源实现。使用OpenLLaMA基础模型对中文和英文指令进行了微调,并公开了权重。使用了中文-LLaMA-Alpaca项目的alpaca_data_zh_51k.json进行中文微调,使用了Stan...
OpenLLaMA: An Open Reproduction of LLaMA TL;DR: we are releasing our public preview of OpenLLaMA, a permissively licensed open source reproduction of Meta AI’s LLaMA 7B trained on the RedPajama dataset. Our model weights can serve as the drop in replacement of LLaMA 7B in existing implemen...
Open-Llama is an open-source project that offers a complete training pipeline for building large language models, ranging from dataset preparation to tokenization, pre-training, prompt tuning, lora, and the reinforcement learning technique RLHF. ...
【OpenAlpaca: 基于OpenLLaMA的开源指令遵循模型,可根据给定的指令和输入生成相应的输出。基于LLaMA模型,可以处理多种语言任务;在一个由约15k条样本组成的数据集上对LLaMA模型进行了微调,该数据集是从databri...
二、Facebook llama 下载基模型参数 git clone https://huggingface.co/nyanko7/LLaMA-7B 调用基模型进行生成任务: python3 example.py --llama-path modles/llama --model 7B 参考链接: https://github.com/facebookresearch/llamahttps://github.com/galatolofederico/vanilla-llamahttps://huggingface.co/decapo...
5月3日,OpenLLaMA发布第一个训练结果,即OpenLLaMA 7B模型: 由于OpenLLaMA 7B完全从头开始训练,因此无需获取原始的LLaMA权重,也不需要遵从LLaMA相关的协议。目前官方说法是这个预览版的预训练结果和训练框架都是基于Apache 2.0协议开源。因此商用友好。不过需要注意的是,未来正式版本是否有变更还不确定。