LESS
[ICML 2024] LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning
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최종 버전 다운로드 (.zip)- run_eval.py
- run_leaderboard.py
- run_eval.py
- data.py
- evaluation.py
- execution.py
- run_eval.py
- examplars.py
- run_eval.py
- categories.py
- run_eval.py
- run_eval.py
- configs.py
- metrics.py
- presets.py
- run_eval.py
- utilities.py
- get_valid_data.py
- run_eval.py
- dispatch_openai_requests.py
- predict.py
- templates.py
- utils.py
- eval.sh
- eval_bbh.sh
- eval_gsm8k.sh
- eval_mmlu.sh
- eval_truthfulqa.sh
- eval_tydiqa.sh
- README.md
- llama-2-13b-hf_loss.pdf
- llama-2-13b-hf_loss_acc.pdf
- llama-2-7b-hf_loss.pdf
- llama-2-7b-hf_loss_acc.pdf
- loss.ipynb
- mistral-7b_loss.pdf
- mistral-7b_loss_acc.pdf
- collect_grad_reps.py
- get_info.py
- get_test_dataset.py
- get_training_dataset.py
- get_validation_dataset.py
- matching.py
- write_selected_data.py
- analysis.sh
- matching.sh
- get_eval_lora_grads.sh
- get_train_lora_grads.sh
- get_eval_lora_loss.sh
- get_eval_pretrain_loss.sh
- get_loss.sh
- get_eval_lora_reps.sh
- base_training_args.sh
- lora_train.sh
- warmup_lora_train.sh
- data_arguments.py
- model_arguments.py
- train.py
- training_arguments.py
- .gitignore
- calculate_loss.cpython-310.pyc
- analysis.ipynb
- calculate_eval_grad.sh
- calculate_loss.py
- calculate_loss.sh
- calculate_train_grad.sh
- calculate_train_grad_fixadam.sh
- save_eval_dataloader.cpython-310.pyc
- save_eval_dataloader.py
- matching.sh
- LICENSE
- README.md
- requirement.txt
- setup.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/princeton-nlp/LESS
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd LESS
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip3 install torch==2.1.2 torchvision torchaudio
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip3 install torch==2.1.2 torchvision torchaudio
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -r requirement.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install -e .
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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