Llama 2 对话中文微调参数模型

这个模型是基于 Meta Platform, Inc. 所发布的 Llama 2 Chat 开源模型来进行微调。根据Meta，Llama 2 的训练数据达到了两万亿个token，上下文长度也提升到4096。对话方面也是使用100万人类标记的数据进行微调。

由于 Llama 2 本身的中文对齐能力比较弱，开发者采用了中文指令集来进行微调，使其具备更强的中文对话能力。目前这个中文微调参数模型总共发布了 7B，13B两种参数大小。

Llama 2 chat chinese fine-tuned model

此模型基于 Meta Platform 的 Llama 2 Chat 开源模型进行微调。根据 Meta 的数据，Llama 2 使用 2 万亿个 tokens 进行训练，上下文长度增加至 4096。对话模型使用 100 万个人工标记的数据进行微调。

由于 Llama 2 自身的中文对齐相对较弱，开发者采用了中文指令集进行微调，以提高中文对话能力。

中文微调模型提供 7B 和 13B 两种参数大小。

CLI

打开终端并运行 ollama run llama2-chinese

API

运行模型

curl -X POST http://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2-chinese:7b-chat-q4_0",
  "prompt":"为什么天空是蓝色的"
 }'

内存需求

• 7b 模型通常至少需要 8GB 内存
• 13b 模型通常至少需要 16GB 内存

参考

FlagAlpha

FlagAlpha