下一档也不是130B，目前更大模型有16B、34B、52B、56B、65B、70B、100B、130B、170B、220B这几个规模，基本都是刚好占满某种规格的算力，要么是训练要么是推理。如果需要加快训练速度，只需要倍增卡数即可。比如我们训7B模型以8卡为单位8*8卡训，70B模型以80卡为单位80*6卡训。根据Scaling Law
参数规模是衡量大模型研发实力的关键指标。厂商通过突出参数量(如“70B”),展示技术领先性。 例如,DeepSeek-R1系列以1.5B到671B区分不同规模的模型,便于用户根据需求选择。 简化用户选择: 用户可通过参数规模快速判断模型适用场景。例如,7B模型适合普通开发者部署在单卡设备(如RTX 4090),而70B模型需企业级硬件支持。
我们也开源了经过 Agent 对齐的语言模型,包括AgentLM-7B,AgentLM-13B,AgentLM-70B,并开源了相应的数据集 AgentInstruct。 从上图中可以看到,经过微调的模型,内分布任务(Held-in Tasks)中 AgentLM-7B 的综合分数便可达到 GPT-3.5-turbo 的水平;外分布任务(Held-out Tasks,训练过程中未见过的任务)中 AgentLM-7...
近日,Meta 发布 LLaMA 2,开源可商用,包含基础预训练和微调对话版本,参数为 7B、13B、70B。预训练版本 LLaMA 2 是在 2 万亿 token 上训练的,微调版本 LLaMA2-chat 是在 100 万人类标记的数据上训练的,针对对话用例进行了专门优化。相比于 Llama 1,Llama 2 的训练数据多了 40%,上下文长度也翻倍,并采用了分组...
我们使用 AgentTuning 方法对 Llama-2-chat 系列模型进行了微调。微调过程中,我们将 20% 的 AgentInstruct 数据集和 80% 的通用数据进行混合训练,得到了 AgentLM-7B,AgentLM-13B,AgentLM-70B。 1. 智能体能力可泛化 我们在同分布任务、外分布任务和通用能力任务上对模型进行评测。从下表中可以看出,利用 Agent...
与 UltraRM 类似，UltraCM 由 LLaMA2-13B 初始化。在 9 个基准数据集上，UltraCM 优于所有开源 baseline，性能接近 ChatGPT。对齐技术给大模型戴上“紧箍咒”“对齐（Alignment）”是指要求人工智能系统的目标、价值观、利益等与人类的相一致，使其符合设计者的预期，避免产生超出控制的有害后果。如果人工智能是...
(2)Llama2总共公布了7B、13B和70B三种参数大小的模型。相比于LLaMA,Llama2的训练数据达到了2万亿token,上下文长度也由之前的2048升级到4096,可以理解和生成更长的文本。Llama2Chat模型基于100万人类标记数据微调得到,在英文对话上达到了接近ChatGPT的效果。
HuggingFace 团队最新训练的小尺寸模型 Zephyr-7B,性能 超越参数十倍之大的 LLaMA2-70B-Chat。 在权威基准测试 MT-Bench 上,Zephyr-7B 以 7.09 分的成绩整体超越 LLaMA2-70B-Chat。此外,Zephyr-7B 还在 OpenLLM Leaderboard 的 4 个数据集上取得了 66.1 的平均分。
官方也给出了测试结果,在MT-Bench上,Zephyr-7B-beta与Llama2-Chat-70B等较大的模型相比具有强大的性能。 但在编码和数学等更复杂的任务上,Zephyr-7B-beta落后于专有模型,需要更多的研究来缩小差距。 02 舍弃强化学习 大家都在纷纷测试Zephyr的效果,开发人员却表示,最有趣的不是各项指标,而是模型的训练方式。
在AlpacaEval上,Zephyr胜率为90.6%,优于ChatGPT(3.5): 赶来的网友们对Zephyr给予了一致好评,lmsys团队还亮出了Zephyr-7b-beta的Elo评分,目前已飙升得很高🔥: 内部的Arena排行榜上已超过13B模型。 甚至有人表示: 在实际应用中看到DPO方法表现很好,可能是今年大语言模型发展中最令人兴奋的事情。