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科技巨頭 Meta 于 2023 年 7 月 18 日發(fā)布了 LLaMA 2，這是他們最新版本的大型語(yǔ)言模型 (LLM)，成為頭條新聞。我相信 Llama2 在進(jìn)一步推動(dòng)人工智能技術(shù)方面取得了巨大飛躍，人們將關(guān)注私人領(lǐng)域未來對(duì)聊天機(jī)器人的微調(diào)將超過一般聊天機(jī)器人。1 這些尖端模型從 2023 年 1 月到 2023
此 repo 支持論文“QLoRA：量化 LLM 的高效微調(diào)”，旨在使對(duì) LLM 研究的訪問民主化。 QLoRA 使用bitsandbytes進(jìn)行量化，并與 Hugging Face 的PEFT和transformers庫(kù)集成。QLoRA 由華盛頓大學(xué) UW NLP 小組的成員開發(fā)。 我們介紹了 QLoRA，這是一種有效的微調(diào)方法，可以減少內(nèi)存使用量，足以在單個(gè)
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大型語(yǔ)言模型（Large Language Models，LLMs）已成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重要工具。這些模型通常包含數(shù)十億甚至數(shù)千億個(gè)參數(shù)，能夠在各種語(yǔ)言任務(wù)上展現(xiàn)出色的性能。然而，微調(diào)這些大型模型以適應(yīng)特定任務(wù)往往需要巨大的計(jì)算資源和內(nèi)存，這限
本指南適用于任何想要為自己的項(xiàng)目定制強(qiáng)大的語(yǔ)言模型（如 Llama 2 和 Mistral）的人。使用 QLoRA，我們將逐步完成微調(diào)這些大型語(yǔ)言模型 （LLMs） 的步驟，即使您沒有可供使用的超級(jí)計(jì)算機(jī)。 關(guān)鍵點(diǎn)：一個(gè)好的模型需要好的數(shù)據(jù)。我們將介紹對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的訓(xùn)練以及如何創(chuàng)建自
大模型的參數(shù)量都在100B級(jí)別，由于算力的吃緊，在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行所有參數(shù)的微調(diào)變得不可能。LoRA正是在這個(gè)背景下提出的解決方案。 雖然模型的參數(shù)眾多，但其實(shí)模型主要依賴低秩維度的內(nèi)容( low intrinsic dimension )，由此引出低秩自適應(yīng)方法lora，通過低秩分解來模擬參數(shù)的
中文大模型微調(diào)(LLM-SFT), 支持模型(ChatGLM, LlaMA, Bloom), 支持(LoRA, QLoRA, DeepSpeed, UI, TensorboardX), 支持(微調(diào), 推理, 測(cè)評(píng), 接口)等. https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT 原始數(shù)據(jù)來自https://github.com/LYH-YF/MWPToolkit 處理后的微調(diào)數(shù)據(jù)(多步計(jì)算+一/二元解方程)-MWP: https://huggingface.co/datasets/Macropodus/
近來，隨著 ChatGPT和GPT-4模型 的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛推出了自家的大語(yǔ)言模型，例如谷歌的PaLM系列，MetaAI的LLaMA系列，還有國(guó)內(nèi)公司和高校推出的一些大模型，例如百度的文心一言，清華的ChatGLM等模型。幾乎隔幾天就會(huì)有一個(gè)全新的大模型發(fā)布，但是對(duì)于研究者
作者：回旋托馬斯x（騰訊NLP算法工程師） 項(xiàng)目地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/635710004 大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練分為兩個(gè)階段： （1）在海量文本語(yǔ)料上的無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)通用的語(yǔ)義表示和世界知識(shí)。 （2）在小規(guī)模數(shù)據(jù)上，進(jìn)行指令微調(diào)和基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，更好地對(duì)齊最
芝士AI吃魚 在快速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域中，高效、有效地使用大型語(yǔ)言模型變得日益重要，參數(shù)高效微調(diào)是這一追求的前沿技術(shù)，它允許研究人員和實(shí)踐者在最小化計(jì)算和資源占用的同時(shí)，重復(fù)使用預(yù)訓(xùn)練模型。這還使我們能夠在更廣泛的硬件范圍內(nèi)訓(xùn)練AI模型，包括計(jì)算能
LLMs之llama_7b_qlora：源碼解讀inference_qlora.py(模型推理)使用LORA權(quán)重來初始化預(yù)訓(xùn)練的LLAMA模型來進(jìn)行文本生成(基于用戶交互輸入的上下文生成新文本) 目錄
