[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: ...
A Two-stage Prompt-base 08:33 CCL 2024 | 评测专题论坛 | CCL24-Eval 任务八系统报告:基于指令微调与数据增强的儿童故事常识推理与寓意理解研究 04:44 CCL 2024 | 评测专题论坛 | System Report for CCL24-Eval Task 8: Exploring Faithful and 12:59 CCL 2024 | 评测专题论坛 | CCL24-Eval 任务8系统...
增加对指令的理解能力，system的指令设置的多一些是有好处的，训练的时候，对话的开头是system，后面紧跟u...
System 2 是指通过产生中间tokens来增强模型表现的方式,包括进行搜索、多次prompt等。 那为什么要将System 2的结果蒸馏到System 1上?文章指出System 2 给出了显式的推理过程,因而可以得到更加准确的结果,但是同时带来了更高的推理代价,不够实用。所以文章希望得到一个系统具有System 2的性能和System 1的代价。 怎么...
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。
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...
图8 使用控制变量法调整手工Prompt验证Prompt效果 如图9所示（错误案例研究）分析了 Llama-2-70b-chat ...
ONCE ONCE: Boosting Content-based Recommendation with Both Open- and Closed-source Large Language Models arXiv 2023 Python ChatGPT,Llama DPLLM Privacy-Preserving Recommender Systems with Synthetic Query Generation using Differentially Private Large Language Models arxiv 2023 N/A T5 PBNR PBNR: Prompt-...
提示:llama download的默认运行方式是--ignore-patterns *.safetensors,因为我们使用original文件夹中的.pth文件。 然而,对于 Llama Guard 和 Prompt Guard,我们需要安全传感器。 因此,请确保使用--ignore-patterns original运行,以便下载安全传感器并忽略.pth文件。
"},{"role":"assistant","content":"The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},{"role":"user","content":"Where was it played?"}]chat_response=client.chat.completions.create(model="meta/llama-3.1-8b-instruct",messages=messages,max_tokens=32,stream=False)assistant_message=...