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zephyr-7b-sft-full

zephyr-7b-sft-full

Mistral-7B衍生的微调语言模型 基于UltraChat数据集

zephyr-7b-sft-full是基于Mistral-7B-v0.1的微调语言模型，利用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集训练而成。该项目采用多GPU分布式训练，结合Adam优化器和余弦学习率调度，在评估集上实现0.9353的损失值。模型基于Transformers 4.36.2框架和PyTorch 2.1.2环境开发，旨在提供高效的语言处理功能。

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Hugging Face

项目概述

zephyr-7b-sft-full是一个基于Mistral-7B-v0.1模型微调的大语言模型。该项目采用了HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集进行训练，经过精心调优后在评估集上取得了0.9353的损失值成绩。

技术细节

这个项目是在mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型上进行的改进。它使用了多GPU分布式训练方案，总共调用了8个GPU设备进行并行计算。模型采用了Adam优化器，并使用了余弦学习率调度策略，在训练过程中融入了预热机制。

训练参数配置

模型采用了以下关键训练参数：

  • 学习率设定为2e-05
  • 训练批次大小为16
  • 评估批次大小为8
  • 随机种子固定为42
  • 总训练批次大小达到128
  • 总评估批次大小为64
  • 训练周期为1个epoch

框架支持

该项目的开发依赖于多个重要的深度学习框架：

  • Transformers 4.36.2版本
  • PyTorch 2.1.2+cu121版本
  • Datasets 2.14.6版本
  • Tokenizers 0.15.0版本

训练效果

在训练过程中，模型展现出了良好的性能表现：

  • 训练损失值达到0.9075
  • 验证损失值为0.9353
  • 总共完成了1090个训练步骤

开源协议

项目采用Apache-2.0开源许可证，这意味着其他开发者可以自由使用、修改和分发这个模型，同时需要保留原始版权和许可声明。

应用价值

作为一个经过精心调优的语言模型，zephyr-7b-sft-full展现出了良好的性能指标。虽然项目文档中关于具体应用场景和局限性的描述还需要补充，但基于其训练参数和框架支持来看，该模型具有广阔的应用前景。

未来展望

考虑到项目仍有部分信息待完善，期待在后续版本中能够看到更多关于模型描述、预期用途、限制条件以及训练评估数据等方面的详细说明。这将有助于其他研究者更好地理解和使用这个模型。

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