[Llama2] Section on system prompt (huggingface#1329) Browse files * [Llama2] Section on system prompt * h/t clefourrier * Update llama2.md Co-authored-by: Philipp Schmid <32632186+philschmid@users.noreply.github.com> * Add prompt templates as suggested by Philipp. Co-authored-by: ...
Oracle prompt:没有附加意见或不相关句子的提示被输入模型,并以zero-shot的方式回答。如果论文最优地忽略不相关的信息,这可以看作是性能的一个近似上界。 论文将这两种方法与S2A进行比较,S2A也在 Implementation节中描述的两个步骤中使用LLaMA-2-70B-chat。对于所有三种模型,论文使用温度为0.6和top-p为0.9的解码参...
Oracle prompt:没有附加意见或不相关句子的提示被输入模型,并以zero-shot的方式回答。如果论文最优地忽略不相关的信息,这可以看作是性能的一个近似上界。 论文将这两种方法与S2A进行比较,S2A也在 Implementation节中描述的两个步骤中使用LLaMA-2-70B-chat。对于所有三种模型,论文使用温度为0.6和top-p为0.9的解码参...
论文使用LLaMA-2-70B-chat作为基本模型。论文首先在两种情况下对其进行评估: Baseline:在数据集中提供的输入提示被输入给模型,并以zero-shot的方式回答。模型生成很可能会受到输入中提供的虚假相关性(意见或不相关信息)的影响。 Oracle prompt:没有附加意见或不相关句子的提示被输入模型,并以zero-shot的方式回答。如果...
和RaR相似,System 2 Attention也分为两步,第一步是重写输入,去除其中的有偏信息和不相关的上下文,第二步在改写后的输入上进行预测。和RaR的不同在于,System 2 Attention是减少输入的长度,而RaR是增加输入的长度。具体的prompt如下: 第一步:Given the following text by a user, extract the part that is ...
Meta AI选择LLaMA-2-70B-chat作为他们的主要评估模型。他们在两种不同的情况下评估其性能: 基线设置:在这种方法中,数据集的输入提示直接提供给模型,然后模型以零样本的方式生成响应。这种方法很简单,但有一个缺点。模型的输出容易受到输入提示中出现的任何偏见、意见或无关细节的影响。 默示(Oracle)提示:给模型一个...
The--prompt-cache...options are not supported byllama-server, only byllama-cli. To achieve what you want, startllama-serverwith: ./llama-server --system-prompt-file my-system-prompt.txt -np<n_slots>... The content of the filemy-system-prompt.txtwill be shared across alln_slotsas a...
Llama Agentic System 代码实现细节 Llama Agentic System 的核心代码位于llama_agentic_system/agentic_system.py文件中。以下是一些关键代码片段和解释: 1. AgentInstance 类 class AgentInstance(ShieldRunnerMixin): def__init__( self, system_id:int, ...
论文使用LLaMA-2-70B-chat作为基本模型。论文首先在两种情况下对其进行评估: Baseline:在数据集中提供的输入提示被输入给模型,并以zero-shot的方式回答。模型生成很可能会受到输入中提供的虚假相关性(意见或不相关信息)的影响。 Oracle prompt:没有附加意见或不相关句子的提示被输入模型,并以zero-shot的方式回答。如果...
安装完成后,LlamaIndex 的版本信息如下,请确认: llama-index 0.10.20 llama-index-core 0.10.20.post2 1. 2. 3. 复制 下载论文提供的 Llama2-7B 模型,模型大小约为 4.08G。 (llamaindex) Florian@instance-1:~$ huggingface-cli download m4r1/selfrag_llama2_7b-GGUF selfrag_llama2_7b.q4_k_m.gguf...