六年级数学计算题专项训练(超强).pdf下载

weixin_39821260 2021-10-27 10:06:05

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模型发布情况开源权重部分：通义千问2.5公布了其详细信息，在开源权重方面推出了7种不同规模的预训练模型和指令微调模型，涵盖从0.5B到72B多种参数量级别，满足不同使用场景和需求。并且提供了不同精度的版本，除了bfloat16精度的原始模型外，还有其他精度的量化模型，量化模型有助于降低模型对存储和计算资源的要求，便于更广泛地部署和应用。

最近几年受益于巨大的参数规模和海量的训练语料，基于Transformer的大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和LLaMA系列，在特定领域知识的生成和复杂推理任务中都表现出色的性能。此外，LLMs的能力随着参数规模的扩大而继续增强，给人们在通往AGI的道路上以无限遐想。然而，巨大的参数规模导致了模型需要巨大的存储和计算需求，这大大限制了LLMs的广泛应用和发展。量化技术通过将32位参数映射到更小的位数，有效地缓解了这些限制，该技术可以显著减少存储需求，并在推理过程中提升了计算速度和能源效率。

数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md 中找到相关解释。系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以alpaca为例，整个数据集是一个json对象的list，具体数据格式为。

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