作为Meta新发布的SOTA开源大型语言模型,Llama 2是Llama模型的延续和升级。Llama 2家族模型包括了Llama 2预训练模型和Llama 2-chat微调模型,分别有7B、13B和70B参数量的版本,覆盖了不同的应用场景需求。 1.1 训练数据 Llama 2在预训练语料上比Llama增加了40%,增至2万亿个token,且训练数据中的文本来源更加的多样化。
作为Meta新发布的SOTA开源大型语言模型,Llama 2是Llama模型的延续和升级。Llama 2家族模型包括了Llama 2预训练模型和Llama 2-chat微调模型,分别有7B、13B和70B参数量的版本,覆盖了不同的应用场景需求。 1.1 训练数据 Llama 2在预训练语料上比Llama增加了40%,增至2万亿个token,且训练数据中的文本来源更加的多样化。
作为Meta新发布的SOTA开源大型语言模型,Llama 2是Llama模型的延续和升级。Llama 2家族模型包括了Llama 2预训练模型和Llama 2-chat微调模型,分别有7B、13B和70B参数量的版本,覆盖了不同的应用场景需求。 1.1 训练数据 Llama 2在预训练语料上比Llama增加了40%,增至2万亿个token,且训练数据中的文本来源更加的多样化。
作为Meta新发布的SOTA开源大型语言模型,Llama 2是Llama模型的延续和升级。Llama 2家族模型包括了Llama 2预训练模型和Llama 2-chat微调模型,分别有7B、13B和70B参数量的版本,覆盖了不同的应用场景需求。 1.1 训练数据 Llama 2在预训练语料上比Llama增加了40%,增至2万亿个token,且训练数据中的文本来源更加的多样化。
2.2 Llama 2训练亮点 除了上文提到的训练数据的增加,Llama 2在训练过程方面也有两个亮点值得我们关注。第一,上下文长度的扩大提升了模型的理解能力;第二,分组查询注意力机制提高了模型的推理速度。 2.2.1 上下文窗口扩大 Llama 2的上下文长度比Llama扩大了一倍,从2048个token拓展至4096个token。更长的上下文窗口意味...
本期我们介绍了【关于Llama 2】你需要知道的那些事儿。Llama系列模型由于其体积小且开源的特性,在AI社区的热度和口碑都居于高位,可以预见短期内将有更多基于Llama 2定制化的微调模型和相关服务涌现。 下期文章我们将聚焦“LangChain+大模型+向量数据库”在云端的部署和推理,敬请期待～ ...
首先,我们需要准备用于微调的数据集,该数据集应该包含任务的特定输入和输出。然后,我们使用预训练的Llama 2模型作为起点,通过反向传播算法对模型进行训练,以最小化预测误差。在训练过程中,我们可以使用不同的优化器、学习率和其他超参数来调整模型的性能。经过微调后,我们可以通过在测试集上评估模型的性能来检查模型的...
Llama 2-chat微调流程包括自监督训练、监督微调和人类反馈强化学习。使用拒绝采样和近端策略优化算法，结合用户偏好数据训练奖励模型，强调数据质量的重要性。在UCloud UK8S上的实践包括下载模型、构建镜像、配置UK8S集群和使用UFS作为共享存储。本文介绍了Llama 2的关键性能、模型结构、微调流程以及在UCloud ...
比起那些固定的培训机构,线上的课程,往往给你带来很多便利。往往充实的自我微陶氛围才能打开更广的兴趣思维! 如果你向学习相关领域的课程又没有相对好的渠道或者在为名师的高额费用犹豫不决,希望能给你带来帮助! 爱丫爱丫 知识 职业职场 模型 北岛小特工发消息...
2 实战 目前,我们已经拆解完了LangChain+LLM文档问答的大致链路,接下来我们正式进入实战环节。 2.1 环境搭建 a. 安装LangChain 确保Python 版本≥ 3.8.1 且 <4.0。 b. 部署LLama 2 关于Llama 2模型的部署,详情可参见 i. 上期文章“大模型技术实践(二)|关于Llama 2你需要知道的那些事儿”:https://mp.weixin...