中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型 ()

中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型 () 本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。 这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持4K上下文并可通过NTK方法最高扩展至18K+。 本项目主要内容： 针对Llama-2模型增加了新版中文词表，开源了中文LLaMA-2和Alpaca-2大模型 了预训练脚本、开源指令精调脚本，用户可根据需要进一步训练模型 使用个人电脑的CPU/GPU在本地快速进行大模型仿真和部署体验 支持Transformers , llama.cpp , text- Generation-webui , LangChain , vLLM等LLaMA生态 目前已开源的模型：Chinese-LLaMA-2-7B, Chinese-Alpaca-2-7B

大模型微调实战营-应用篇 - 带源码课件

大模型微调实战营-应用篇 - 带源码课件 描述：本课程包括大模型基础，大模型指令微调，常用的开源模型微调，大模型对齐，垂直领域大模型应用5个阶段，内容涵盖大模型微调应用场景，大模型基座，LoRA参数微调，模型压缩，QLoRA参数微调，DeepSpeed训练框架解析，Megatron-LM训练框架解析，Flash Attention技术应用，微调模型Benchmark，ChatGLM，LLaMA，Mistral，MoE，大模型对齐，RLHF，DPO，垂直领域大模型应用等前沿技术等全方位知识讲解，并结合8个实战项目，帮助同学们实现学以致用。 链接： 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 #大模型微调实战营 #quark 频道：@yunpanshare 群组：@yunpangroup

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是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，Ch

是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性： 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，开发者会在后续迭代升级中着重进行优化。 更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。

：大语言模型裁剪工具。通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪，减少模型参数量，降低显存占用，提升训练速度，并且能够保留预训练中学习到

：大语言模型裁剪工具。通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪，减少模型参数量，降低显存占用，提升训练速度，并且能够保留预训练中学习到的知识。 大语言模型(LLM, Large Language Model)犹如雨后春笋般，其虽然效果惊艳，但参数量巨大，让普通玩家望而却步。 如今的大语言模型大多为多语种大预言模型(Multilingual Large Language Model)，如LLaMA、mT5、Bloom等，其词表规模巨大，占据非常大部分的模型参数，如Bloom具有25万词表。 在训练模型时，词表权重将会消耗非常大的显存，降低训练速度，产生OOM的现象。 但在许多下游任务中，一般只会用到一两种语言，例如在中文场景中，一般只会用到中英文。 我们可以对大语言模型的词表进行裁剪，只留下所需的部分，这样不仅能够充分保留模型的预训练知识，并且能够使用更少的显卡进行下游任务的finetune，提升训练效率。 | #工具