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FastEdit ⚡:在10秒内编辑大型语言模型

概述: 这个仓库旨在通过一个单一的命令,有效地将新鲜且定制化的知识注入到大型语言模型中,以辅助开发人员的工作。

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支持的模型:

○ GPT-J (6B)

○ LLaMA (7B/13B)

○ BLOOM (7.1B)

○ Falcon (7B)

○ Baichuan (7B/13B)

○ InternLM (7B)

实现的算法:

○ 一阶模型编辑 (ROME)

要求:

○ Python 3.8+ 和 PyTorch 1.13.1+

○ 🤗Transformers, Datasets 和 Accelerate

○ sentencepiece 和 fire

硬件要求:

○ 对于LLaMA 7B模型:24GB内存,每次编辑7秒

○ 对于LLaMA 13B模型:32GB内存,每次编辑9秒

入门指南: 数据准备: 例如,如果我们想要将事实知识“英国的首相是Rishi Sunak”插入到LLM中,我们需要准备一个类似以下格式的json文件。 [ { "prompt": "The prime minister of the {} is", "subject": "UK", "target": "Rishi Sunak", "queries": [] } ] 在这个格式中,"prompt"字段表示用于插入知识的模板,"subject"表示主体,"target"表示目标,"queries"表示附加的查询信息。

项目:hiyouga/FastEdit

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