分类： LLAMA

　　llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。 1、模型和数据准备 使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。 微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-a…

参考hugging face的文档介绍：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism，以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 　　随着现在的模型越来越大，训练数据越来越多时，单卡训练要么太慢，要么无法存下整个…

　PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是hugging face开源的一个参数高效微调大模型的工具，里面集成了4中微调大模型的方法，可以通过微调少量参数就达到接近微调全量参数的效果，使得在GPU资源不足的情况下也可以微调大模型。 1）LORA：LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 　　LORA是PEFT中最常…

　LLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比Closed AI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前hugging face已集成了LLaMa的代码…

目录： 1. Attention机制的研究进展 2. 人类的视觉注意力 3. 在图像中使用注意力机制 4. 在NLP中使用注意力机制（必须掌握） 4.1 Encoder-Decoder框架 4.2 Attention机制 （熟练推导） 4.3 Global Attention 和 Local Attention 5. 在CNN中使用Attention机制 6. Self-Attention 7. …

一、简介 LLaMA是2023年Meta发布的基础LLM模型，该模型有四个版本，分别是7B、13B、33B、65B参数的模型。最近因为模型被泄漏，模型权重可以在网上搜索下载。相对于GPT序列的模型，LLaMA更加亲民一些，主要体现在参数量较小的模型也可以让平民玩的动。而且现在网上有不少基于LLaMA模型做的应用，比如ChatDoctor、Alpaca等等。 二、主要贡献 1、小模型在大Token …