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/decapo…
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参考hugging face的文档介绍：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pi…
Leave a CommentPEFT（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…
Leave a CommentLLaMa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…
Leave a Comment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.…
Leave a Comment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…
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