【LLM】微调LLM：LoRA 还是全参数？Llama 2 的深入分析

LLaMA简介 xff1a 一个650亿参数的基础大型语言模型 PaperSetup其他资料 作为 Meta 对开放科学承诺的一部分 xff0c 今天我们将公开发布 LLaMA 大型语言模型 Meta AI xff0c 这是一个最先进的大型

文章目录 LLaMA大模型及其衍生模型 1 LLaMA 2 stanford alpaca 3 ChatDoctor 4 alpaca lora 5 Chinese LLaMA Alpaca 6 BELLE 大模型综述 A Survey o

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近日 Meta发布了LLama的最新版本 LLama2 尽管其对中文的处理能力尚有待提升 但其整体表现无疑是令人瞩目的 在发布当天 我便迫切地将其下载下来进行试用 发现相比之前的版本 LLama2在多个方面都实现了显著的进步 特别是在编程能

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如何花费较少的算力成本来进行微调训练 十分重要 当前关于LLaMA Alpaca Instruct微调 LoRa微调等多个概念大家讲的很多 最近也在学习 也看到几个有趣的话题 主要参考于 https github com ymcui Chi

下载 例如 想要从huggingface hub下载llama 13b模型文件到本地 可以用如下命令 local dir就是你想要下载到的本地文件夹 from huggingface hub import snapshot download

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简介 小伙伴们好 我是 小窗幽记机器学习 的小编 卖热干面的小女孩 紧接前文 万字长文细说ChatGPT的前世今生 后续会尝试以理论 实践的方式逐步对主流的各大LLM进行实测和汉化 今天这篇关于Llama2的小作文其实比较长 所以分为上下两

早在小学你就学过名词 动词 形容词和副词之间的差异 这些 词类 不是闲置的文法家的发明 而是对许多语言处理任务都有用的分类 正如我们将看到的 这些分类源于对文本中词的分布的简单的分析 本章的目的是要回答下列问题 什么是词汇分类 在自然语言处

此次 Meta 发布的 Llama 2 模型系列包含 70 亿 130 亿和 700 亿三种参数变体 此外还训练了 340 亿参数变体 但并没有发布 只在技术报告中提到了 据介绍 相比于 Llama 1 Llama 2 的训练数据多了 40

介绍 本教程使用C语言部署运行llama2模型 可以高效地在CPU上进行推理 主要包含的内容有 1 运行环境配置 包括C python 2 原始llama2模型转换为二进制格式 3 使用C语言推理llama2 环境安装与配置 项目下载 gi

原文来源 芝士AI吃鱼 有效整合新知识 大模型面临的挑战 大家使用过大型模型产品的时候可能会遇到一个共同的问题 在进行多轮对话时 模型可能会忘记之前的对话内容 导致回答不连贯 这实际上是由于大型模型在处理大量新内容时有时会力不从心 给人一种

先说结论 全精度llama2 7B最低显存要求 28GB 全精度llama2 13B最低显存要求 52GB 全精度llama2 70B最低显存要求 280GB 16精度llama2 7B预测最低显存要求 14GB 16精度llama2 13

显存占用是真的低 13B vicuna int4量化 example chat 13B sh 正常问答交流 不到2G的占用 相比之下 vicuna7B原版int8量化 8G显卡下 cuda会OOM 原版不支持int4量化 chatglm6B

Layer Normalization LayerNorm Root Mean Square Layer Normalization RMSNorm 原理 对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值 1方差的归一化 操作 LayerNor

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1 项目地址 GitHub hiyouga LLaMA Factory Easy to use LLM fine tuning framework LLaMA BLOOM Mistral Baichuan Qwen ChatGLM Easy

1 api端口参数说明 src api h help 显示帮助信息并退出 model name or path MODEL NAME OR PATH 模型权重的路径或标识符 来自 huggingface co models 或 models

写在前面 如果你有大的cpu和gpu可以使用 直接根据官方的安装说明就可以 如果没有 可以点进来试着看一下我个人的安装经验 一 试跑环境 NVIDIA4090显卡24g cpu内存33G 交换空间8g 操作系统ubuntu22 04 试跑过