Llama

2训练所用的token翻了一倍至2万亿#xff0c;同时对于使用大模型最重要的上下文长度限制#xff0c;Llama

2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型。

Meta宣布将与微软Azure进行合…简介

Llama

2训练所用的token翻了一倍至2万亿同时对于使用大模型最重要的上下文长度限制Llama

2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型。

Meta宣布将与微软Azure进行合作向其全球开发者提供基于Llama

Llama

2是一系列预训练和微调的大型语言模型LLMs参数规模从70亿到700亿不等。

Meta的微调LLMs叫做Llama

2模型在大多数基准上都比开源的对话模型表现得更好并且根据人类评估的有用性和安全性可能是闭源模型的合适替代品。

Meta提供了他们对Llama

github地址https://github.com/facebookresearch/llama-recipes

开源7B、13B、70B模型7B模型约12.5GB13B模型需要24.2GB

实战微调Llama

https://github.com/facebookresearch/llama-recipes

.2.下载完成之后安装对应环境执行命令

requirements.txt3.接着我们从HuggingFace上下载模型可以看到目前有多个版本可供选择这里我们就选择Llama-2-7b-half:

import

huggingface_hubhuggingface_hub.snapshot_download(meta-llama/Llama-2-7b-hf,local_dir./Llama-2-7b-hf,tokenhf_AvDYHEgeLFsRuMJfrQjEcPNAZhEaEOSQKw

)这里的token可以在HuggingFace中获取如下图所示

4.下载数据,这里选择GuanacoDataset数据集。

数据格式如下

在线体验

https://github.com/facebookresearch/llama-recipes

https://zhuanlan.zhihu.com/p/653303123