
意大利语高效微调语言模型
SeewebLLM-it是一款针对意 大利语优化的语言模型,基于LLama-2-7b-chat-hf精细微调,在Seeweb Cloud GPU的支持下经过训练,涵盖了约300个意大利语对话实例。虽然目前的输出在准确性上还需进一步提升,但随着训练数据集的扩展,该模型未来可在更多领域展现潜力。
SeewebLLM-it项目是一个针对意大利语进行专业微调的语言模型。它基于LLama-2-7b-chat-hf模型,专注于意大利语的处理和生成能力。这一模型的背后支撑者是Seeweb公司,通过利用先进的机器学习技术,进一步提升其在意大利语上的表现。
SeewebLLM-it使用了LLama2作为基础模型,并且在LLama-2-7b-chat-hf的基础上进行了微调,使其更加适应意大利语语境和应用。项目的贡献者主要是来自Seeweb的Lorenzo Rocchi。
如同许多机器学习模型一样,SeewebLLM-it在生成输出时也可能无法保证百分之百的准确性。这意味着在某些情况下,输出的句子可能存在偏差,需要人为进一步的审核和调整。
关于微调和测试所用的脚本和指令,可以在以下的GitHub仓库中找到:finetuning-llama2-ita。
通过以下的Python代码片段,可以对SeewebLLM-it进行推理抑或与原始的LLama 2做对比:
import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("itsrocchi/SeewebLLM-it-ver2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "itsrocchi/SeewebLLM-it-ver2", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, load_in_8bit=True, rope_scaling={"type": "dynamic", "factor": 2} ) prompt = "### User:\nDescrivi cos' è l'intelligenza artificiale\n\n### Assistant:\n" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True) output = model.generate(**inputs, streamer=streamer, use_cache=True, max_new_tokens=float('inf')) output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
用于训练的数据集是seeweb/Seeweb-it-292-forLLM,该数据集包含大约300个意大利语的提示和回答对话。这一训练过程是在RTX A6000显卡上进行的,服务器环境是Seeweb的云服务器GPU。
未来,SeewebLLM-it模型尚需进一步优化。为此,需要扩大训练数据集的规模,以便模型可以学习更多样化的回答方式,更好地处理复杂和多样化的意大利语需求。


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