llama3-s
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Llama3 S
简介 :
llama3-s是一个开放的、正在进行中的研究实验,旨在将基于文本的大型语言模型(LLM)扩展到具有原生“听力”能力。该项目使用Meta的Chameleon论文启发的技术,专注于令牌传递性,将声音令牌扩展到LLM的词汇表中,未来可能扩展到各种输入类型。作为一个开源科学实验,代码库和数据集都是公开的。
需求人群 :
目标受众为研究人员和开发者,特别是对自然语言处理和机器学习领域感兴趣的人。该产品适合他们因为它提供了一个实验性的平台来探索和扩展语言模型的能力,促进了开源社区的交流与合作。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 51.3K
使用场景
研究人员使用llama3-s模型来理解不同口音的语音指令。
开发者利用llama3-s进行多模态数据的训练和模型微调。
教育机构将llama3-s作为教学案例,教授学生如何训练和使用语言模型。
产品特色
使用合成声音数据生成器理解女性和澳大利亚口音。
目前只能处理单声指令数据。
通过HF Trainer和Torchtune进行训练。
提供完全微调的模型和初始化模型。
支持多GPU训练(1-8GPUs)。
提供Google Colab笔记本快速开始。
合成生成指南详细说明了合成生成的详细信息。
使用教程
克隆GitHub仓库以获取llama3-s项目代码。
按照文档组织输入/输出目录,并设置文件夹结构。
安装HF Trainer或Torchtune的依赖项,并根据需要配置环境。
使用Huggingface登录并配置训练参数。
运行训练脚本,开始模型的训练过程。
监控训练进度和性能,根据需要调整超参数。
使用Google Colab笔记本快速开始实验和原型制作。
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