LLaMA 常见面试题

LLaMA 常见面试题篇

  • 一、相比较于llama而言,llama2有哪些改进,对于llama2是应该如何finetune? 一、相比较于llama而言,llama2有哪些改进,对于llama2是应该如何finetune? llama和llama2都是一种大型语言模型(Large Language Model,LLM),它们可以用于多种自然语言处理的任务,如文本生成、文本摘要、机器翻译、问答等。 llama是一种基于Transformer的seq2seq模型,它使用了两种预训练任务,一种是无监督的Span级 别的mask,另一种是有监督的多任务学习。llama将所有的下游任务都视为文本到文本的转换问题,即给定一个输入文本,生成一个输出文本。llama使用了一个干净的大规模英文预料C4,包含 了约750GB的文本数据。llama2是llama的改进版本,它在以下几个方面有所提升:

  • 数据量和质量:llama2使用了比llama1多40%的数据进行预训练,其中包括更多的高质量和多 样性的数据,例如来自Surge和Scale等数据标注公司的数据。

  • 上下文长度:llama2的上下文长度是llama1的两倍,达到了4k个标记,这有助于模型理解更长 的文本和更复杂的逻辑。

  • 模型架构:llama2在训练34B和70B参数的模型时使用了分组查询注意力(Grouped-Query Attention,GQA)技术,可以提高模型的推理速度和质量。

  • 微调方法:llama2使用了监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)和人类反馈强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)两种方法来微调对话模型 (llama2-chat),使模型在有用性和安全性方面都有显著提升。 对llama2进行微调有以下步骤:

  • 准备训练脚本:你可以使用Meta开源的llama-recipes项目,它提供了一些快速开始的示例和配 置文件,以及一些自定义数据集和策略的方法。

  • 准备数据集:你可以选择一个符合你目标任务和领域的数据集,例如GuanacoDataset,它是一 个多语言的对话数据集,支持alpaca格式。你也可以使用自己的数据集,只要按照alpaca格式进行组织即可。

  • 准备模型:你可以从Hugging Face Hub下载llama2模型的权重,并转换为Hugging Face格式。

  • 启动训练:你可以使用单GPU或多GPU来进行训练,并选择是否使用参数高效微调

(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)或量化等技术来加速训练过程。

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