让指令微调数据涉及更多的任务,激发出原始语言模型更多的能力。利用sentence-transformers模型将指令数据映射...
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;3.llama3,模型的词典大小为128256,使用tiktoken;4.llama3网络架构同Llama2,使用GQA/MQA等加速;5.prompt:5.1标准格式为:text_input+text_output5.2prompt格式为:<|begin_of_text|><|start_header_id|...
以下是筛选步骤:a. 使用SID数据集对模型进行一个初始训练;b. 用训练好的初始模型对整个高质数据集-Data1中的指令进行结果预测;c. 利用奖励模型对结果进行评分,当分值小于β时,说明初始模型在这些指令上需要提升,获取必要性数据集-Data2;d. 对Data2进行多样性筛选,获取增强指令数据集(Augmented Instruction Data)-...
LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理 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...
本项目主要针对两类SFT语料进行模型微调,如下: 日常问答SFT数据: SFT语料描述 alpaca-zh:alpaca-zh 源自shibing624的一部分SFT数据。该数据集是参考Alpaca方法基于GPT4得到的self-instruct数据,约5万条。 bell:bell 源自BelleGroup的一部分SFT数据。包含约100万条由BELLE项目生成的中文指令数据。 医学垂直领域SFT数据...
LESS 核心思想是通过优化器感知的方式从大量指令数据集中有效地选择5%有价值的数据用于目标指令微调,其在...
stage 2:冻结Vision encoder,用多轮对话数据(只需要在第一个human问题中加入image),微调Adapter和LLM。(如果GPU显存不足,也可以微调LLM的Lora,而不是整个LLM) 训练流程 训练框架:Deepspeed pip install deepspeed 训练前进行准备工作: 准备Qwen2-0.5B-Instruct 模型权重:直接使用Qwen LLM。
本项目主要针对两类SFT语料进行模型微调,如下: 日常问答SFT数据: SFT语料描述 alpaca-zh:alpaca-zh源自shibing624的一部分SFT数据。该数据集是参考Alpaca方法基于GPT4得到的self-instruct数据,约5万条。 bell:bell源自BelleGroup的一部分SFT数据。包含约100万条由BELLE项目生成的中文指令数据。
本项目主要针对两类SFT语料进行模型微调,如下: 日常问答SFT数据: SFT语料描述 alpaca-zh:alpaca-zh 源自shibing624的一部分SFT数据。该数据集是参考Alpaca方法基于GPT4得到的self-instruct数据,约5万条。 bell:bell 源自BelleGroup的一部分SFT数据。包含约100万条由BELLE项目生成的中文指令数据。 医学垂直领域SFT数据...
LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理 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...