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

项目介绍

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 特别适用于需要长上下文的任务，如 passkey 检索、TREC 问题分类和 WebQS 问题回答。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你的环境中安装了必要的库：

pip install --upgrade pip
pip install transformers==4.33.2 sentencepiece accelerate

加载模型

使用以下代码加载 LongLLaMA 模型：

import torch
from transformers import LlamaTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("syzymon/long_llama_3b_v1_1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "syzymon/long_llama_3b_v1_1",
    torch_dtype=torch.float32,
    trust_remote_code=True
)

输入处理和生成

LongLLaMA 使用 Hugging Face 接口，长输入会自动分割成上下文窗口并加载到模型中。以下是一个简单的生成示例：

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

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。以下是一个简单的示例代码：

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

TREC 问题分类和 WebQS 问题回答

LongLLaMA 在 TREC 和 WebQS 任务中也显示出改进，特别是在使用长上下文时。以下是一个简单的示例：

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

典型生态项目

OpenLLaMA

OpenLLaMA 是 LongLLaMA 的基础模型，提供了强大的预训练能力。

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，并了解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

总结