青稞Talk 13预告！LLaMA Factory：从预训练到RLHF，大模型高效训练框架

青稞2024-07-042024-07-11

LLaMA Factory 是一个高效、易用、可扩展的开源大模型高效训练框架，在GitHub开源社区获得超过25000关注，得到多家国内外企业的关注或落地应用。

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Paper：LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models
Abs：http://arxiv.org/abs/2403.13372
Code：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

项目特色

多种模型：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
集成方法：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。
多种精度：16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。
先进算法：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ、PiSSA 和 Agent 微调。
实用技巧：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
极速推理：基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。

性能指标

与 ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比，LLaMA Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比，同时在广告文案生成任务上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技术，LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。

支持模型

模型名	模型大小	Template
Baichuan 2	7B/13B	baichuan2
BLOOM/BLOOMZ	560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B	-
ChatGLM3	6B	chatglm3
Command R	35B/104B	cohere
DeepSeek (Code/MoE)	7B/16B/67B/236B	deepseek
Falcon	7B/11B/40B/180B	falcon
Gemma/Gemma 2/CodeGemma	2B/7B/9B/27B	gemma
GLM-4	9B	glm4
InternLM2	7B/20B	intern2
Llama	7B/13B/33B/65B	-
Llama 2	7B/13B/70B	llama2
Llama 3	8B/70B	llama3
LLaVA-1.5	7B/13B	vicuna
Mistral/Mixtral	7B/8x7B/8x22B	mistral
OLMo	1B/7B	-
PaliGemma	3B	gemma
Phi-1.5/Phi-2	1.3B/2.7B	-
Phi-3	4B/7B/14B	phi
Qwen/Qwen1.5/Qwen2 (Code/MoE)	0.5B/1.5B/4B/7B/14B/32B/72B/110B	qwen
StarCoder 2	3B/7B/15B	-
XVERSE	7B/13B/65B	xverse
Yi/Yi-1.5	6B/9B/34B	yi
Yi-VL	6B/34B	yi_vl
Yuan 2	2B/51B/102B	yuan

支持的训练方法

方法	全参数训练	部分参数训练	LoRA	QLoRA
预训练	✅	✅	✅	✅
指令监督微调	✅	✅	✅	✅
奖励模型训练	✅	✅	✅	✅
PPO 训练	✅	✅	✅	✅
DPO 训练	✅	✅	✅	✅
KTO 训练	✅	✅	✅	✅
ORPO 训练	✅	✅	✅	✅
SimPO 训练	✅	✅	✅	✅

7月8日晚7点，青稞Talk第13期，北京航空航天大学博士生郑耀威，将直播分享《LLaMA Factory：从预训练到RLHF，大模型高效训练框架》。

Talk信息

分享嘉宾

郑耀威，北京航空航天大学博士生。以第一作者在ACL、CVPR、AAAI、WWW等国际会议发表多篇论文，担任AAAI、EMNLP、Neural Computation等会议和期刊审稿人。曾获得华为杯数学建模全国一等奖、蓝桥杯全国一等奖、北航榜样、北航博士新生奖学金。大模型训练框架LLaMA Factory作者，GitHub开源项目获得超过2万Stars，受邀至人工智能计算大会、阿里云AI智领者峰会、中国人民大学、智谱AI作大模型主题报告。