我们比较了 Qwen-7B (SFT)、Qwen-14B (SFT)、Qwen-14B (RLHF),以及 GPT-4 和 GPT-3.5。每个条形图段从下往上依次表示获胜、平局和失利的百分比。平均而言,RLHF 模型优于 SFT 模型,落后于 GPT-4 的幅度相对较小。 我们认为人工评估至关重要,因此我们为此创建了一个精心策划的数据集。我们的工作包括收集 ...
torchrun --nproc_per_node={num_gpus} train_qlora.py --train_args_file train_args/qlora/qwen-7b-sft-qlora.json 训练loss的变化趋势如下图。 接下来看一些Firefly微调后的模型的生成效果。更好的阅读效果,以及更丰富的生成样例,请查看文末的共享文档链接。 多轮对话 微调后的Qwen-7B有不错的多轮对话...
您可以通过添加后缀到 qwen2.5 来指定模型大小,例如 :0.5b, :1.5b, :7b, 或 :72b: 您还可以通过其兼容 OpenAI 的 API 访问 ollama 服务。请注意,您需要 (1) 在使用 API 时保持 ollama serve 运行,(2) 在使用此 API 之前执行 ollama run qwen2.5:7b 以确保模型检查点已准备好。 更多详情,请访问 o...
We opensource our Qwen series, now including Qwen, the base language models, namely Qwen-7B and Qwen-14B, as well as Qwen-Chat, the chat models, namely Qwen-7B-Chat and Qwen-14B-Chat. Links are on the above table. Click them and check the model cards. Also, we release the technical...
7B、72B模型支持最大上下文为128K。 Qwen系列模型的训练流程使用了AIGC时代大模型主流的预训练和后训练两个部分。在预训练部分,与其他主流大语言模型GPT-3、Llama等类似,基于Transformer架构在大规模数据上通过预测下一个词的任务进行预训练。后训练部分主要由有监督微调(SFT)和强化学习人类反馈(RLHF)两个关键技术组成...
--nproc_per_node={num_gpus} train_qlora.py --train_args_file train_args/qlora/qwen-7b-sft...
Qwen ではなく Qwen-Chat を読み込んでいないか確認してください。Qwen はアライメントなしのベースモデルで、SFT/Chat モデルとは挙動が異なります。 量子化はサポートされていますか? はい、量子化は AutoGPTQ でサポートされています。
回答2：发一下您的run_sft.sh，modelscope版本，ms-swift版本，我这边debug看一下。此回答整理自钉群...
如果数据集少的话，你可能需要设置一下 save_steps参数，周六日 我更新一版 基于chat后sft的脚本，...
通义千问项目持续沿着预训练、SFT、RLHF的路径深化研发,积极探索扩大模型规模与丰富数据源的新途径。Qwen大模型的发布与开源,标志着通义千问对人工智能研究与应用领域的重大贡献,期待其前沿技术与广阔应用前景激发更多创新,共同推动通用人工智能的发展进程。