LongLLaMA 项目使用教程

LongLLaMA 项目使用教程

  long_llamaLongLLaMA is a large language model capable of handling long contexts. It is based on OpenLLaMA and fine-tuned with the Focused Transformer (FoT) method.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/long_llama
项目先容

LongLLaMA 是一个能够处理长上下文的大型语言模型，基于 OpenLLaMA 并使用 Focused Transformer (FoT) 方法进行微调。该项目使用 PyTorch 编写，基于 Hugging Face 的 LLaMA 实现，支持标准的 Hugging Face API。LongLLaMA 特殊实用于须要长上下文的任务，如 passkey 检索、TREC 问题分类和 WebQS 问题答复。
项目快速启动

情况准备

起首，确保你的情况中安装了须要的库：

1. pip install --upgrade pip
2. pip install transformers==4.33.2 sentencepiece accelerate

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加载模型

使用以下代码加载 LongLLaMA 模型：

1. import torch
2. from transformers import LlamaTokenizer, AutoModelForCausalLM
4. tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("syzymon/long_llama_3b_v1_1")
5. model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
6.     "syzymon/long_llama_3b_v1_1",
7.     torch_dtype=torch.float32,
8.     trust_remote_code=True
9. )

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输入处理和天生

LongLLaMA 使用 Hugging Face 接口，长输入会主动分割成上下文窗口并加载到模型中。以下是一个简朴的天生示例：

1. input_text = "这是一个测试输入。"
2. inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
3. outputs = model.generate(**inputs)
4. print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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应用案例和最佳实践

Passkey 检索任务

LongLLaMA 在 passkey 检索任务中表现出色。以下是一个简朴的示例代码：

1. # 示例代码，具体实现请参考项目文档
2. prompt = "请提供 passkey。"
3. inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
4. outputs = model.generate(**inputs)
5. print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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TREC 问题分类和 WebQS 问题答复

LongLLaMA 在 TREC 和 WebQS 任务中也显示出改进，特殊是在使用长上下文时。以下是一个简朴的示例：

1. # 示例代码，具体实现请参考项目文档
2. question = "什么是人工智能？"
3. inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
4. outputs = model.generate(**inputs)
5. print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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典型生态项目

OpenLLaMA

OpenLLaMA 是 LongLLaMA 的基础模型，提供了强大的预训练本事。
Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers 库提供了 LongLLaMA 的实现基础，支持多种语言模型和任务。
EasyLM

EasyLM 是一个用于简化语言模型训练和微调的库，LongLLaMA 在训练过程中使用了该库。
通过以上教程，你可以快速上手 LongLLaMA 项目，并相识其在不同任务中的应用。希望这些信息对你有所帮助！
  long_llamaLongLLaMA is a large language model capable of handling long contexts. It is based on OpenLLaMA and fine-tuned with the Focused Transformer (FoT) method.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/long_llama

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