引入分组查询注意力和滑动窗口注意力 在1024 x H100 NVIDIA GPU 上进行训练 可用于本地Copilots 主要用途: 1、代码自动补全:StarCoder2可以根据已有代码片段,自动生成或推荐代码补全选项,提高开发效率。 2、代码修复:它能识别代码中的错误或潜在问题,并提供修复建议,帮助开发者提高代码质量。
采用了分组查询注意力机制和滑动窗口注意力机制,以提高模型的效率和准确性 利用1024 块 H100 NVIDIA GPU 强大的计算资源进行训练 ✅ 提供商业友好的许可证,便于商业应用 可以作为本地编程助手(Cop 发布于 2024-02-28 22:26・IP 属地法国 写下你的评论... ...
仍然使用分组查询注意力(GQA) 实际上,LLaMA-2的7B或13B模型并未使用GQA,而LLaMA-3现在为8B模型使用了GQA。 分词器词汇量从32K增加到128K。将有助于它处理多语言和代码。 #大模型#开源大语言模型#每日壁纸分享#LLM(大型语言模型)#AI#AIGC#科技#人工智能 ...
在模型架构上,Llama3采用了128K词汇量的标记器,显著提升了语言编码效率,引入分组查询关注(GQA)技术,特别是在8B和70B规模的模型中,有效提高了推理效率。模型在长序列上的训练和掩码策略保证了跨文档边界的注意力保持,进一步增强了其处 发布于 2024-04-19 13:27・IP 属地北京 ...