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LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型

2年前作者：-柚子皮-分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

LLaMA模型

簡單了解[LeCun狂贊：600刀GPT-3.5平替！斯坦福70億參數(shù)「羊駝」爆火，LLaMA殺瘋了]

論文原文：https://arxiv.org/abs/2302.13971v1

預訓練數(shù)據(jù)

LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型

模型架構

模型就是用的transformer的decoder，模型設計的不同點在于：

1 Position Embedding：RoPE旋轉位置編碼rotary-embedding

刪除了絕對位置嵌入，而是在網(wǎng)絡的每一層添加了Sujianlin等人（2021）引入的旋轉位置嵌入（RoPE）。

現(xiàn)階段被大多數(shù)模型采用的位置編碼方案，具有很好的外推性。

[RoPE旋轉位置編碼]

2?Feedforward Layer

采用SwiGLU；Feedforward變化為(8/3)倍的隱含層大小，即2/3*4d而不是4d。

SwiGLU激活函數(shù)：

Swish=x?sigmoid(βx)

LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型

源于PaLM中使用的[SwiGLU激活函數(shù)]

3 Layer Normalization: 基于RMSNorm的Pre-Normalization

同GPT3。?

Pre-Normalization

LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型

RMS Pre-Norm?

? LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型

[LLM：大模型的正則化_-柚子皮-的博客-CSDN博客]

不同模型的超參數(shù)的詳細信息。

LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型

訓練細節(jié)

使用AdamW優(yōu)化器進行訓練（Loshchilov和Hutter，2017），具有以下超參數(shù)：β1=0.9，β2=0.95。

使用余弦學習速率表，使得最終學習速率等于最大學習速率的10%。我們使用0.1的權重衰減和1.0的梯度裁剪。

使用2000個預熱步驟，并根據(jù)模型的大小改變學習速度和批量大小。

Alpaca模型

LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型

[Stanford CRFM]?

中文聊天aipaca

GitHub - ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

內(nèi)容導引

章節(jié)	描述
?模型下載	中文LLaMA、Alpaca大模型下載地址
??合并模型	（重要）介紹如何將下載的LoRA模型與原版LLaMA合并
??本地推理與快速部署	介紹了如何對模型進行量化并使用個人電腦部署并體驗大模型
??系統(tǒng)效果	介紹了部分場景和任務下的使用體驗效果
??訓練細節(jié)	介紹了中文LLaMA、Alpaca大模型的訓練細節(jié)

安裝

python3.8

# wget https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch-1.10.2%2Bcu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
# wget https://download.pytorch.org/whl/cu111/torchvision-0.11.3%2Bcu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
# wget https://download.pytorch.org/whl/cu111/torchaudio-0.10.2%2Bcu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

# torch+cuda
# 進入whl所在目錄
pip3 install torch-1.10.2+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl torchaudio-0.10.2+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl torchvision-0.11.3+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
# transformers
pip3 install transformers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# others
pip3 install fire fairscale sentencepiece -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

from:LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型_-柚子皮-的博客-CSDN博客

ref:[代碼角度看LLaMA語言模型：Meta最新模型LLaMA細節(jié)與代碼詳解]

[Meta最新語言模型LLaMA論文研讀：小參數(shù)+大數(shù)據(jù)的開放、高效基礎語言模型閱讀筆記]*

[LLaMA：開源的高效的基礎語言模型 - 簡書]文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-496187.html

到了這里，關于LLM：LLaMA模型和微調(diào)的Alpaca模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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