2、根据本次测评所使用的提问绕过模式和原始提问所构建的异常问题数据集和测评集，对Llama-7B进行训练或者微调，使模型获得更合理的价值观对齐能力，能够识别出异常的诱导性问题拒绝回答。3、在大模型之外增加过滤措施，利用春秋AI大模型的外脑来快速地识别出异常提问反馈给应用平台予以阻断，或者在Llama-7B生成回答内容...
近日，一项由 Swin-Transformer 团队打造，来自西安交通大学、中国科学技术大学、清华大学和微软亚洲研究院的学者共同完成的研究工作 Xwin 颠覆了这一认知，揭示了通用预训练下 7B（即 70 亿参数）规模的语言模型（LLaMA-2-7B）在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力，并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型...
Llama2 模型使用一种称为分组查询注意(GQA)的注意力变体。当 KV 头数为 1 时,GQA 与 Multi-Query-Attention (MQA) 相同。 GQA 通过共享键/值来帮助缩小 KV 缓存大小。KV缓存大小的计算公式为: batch_size * seqlen * (d_model * n_kv_heads/ n_heads) * n_layers * 2 (K and V) * 2 (bytes...
本文在meta发布的Llama-2-7b基础上进行预训练,pretrain_clm.py代码的中文注释参考[0],执行脚本如下所示: python pretrain_clm.py --output_dir ./output_model --model_name_or_path L:/20230903_Llama2/Llama-2-7b-hf --train_files ../../data/train_sft.csv ../../data/train_sft_sharegpt.csv...
研究团队首先仅使用 7.5K 数据,对 LLaMA-2-7B 模型指令微调,进而测评模型在 GSM8K 和 MATH 的表现。实验结果表明,当对每一个测试集中的问题从 256 个生成的答案中选择最佳答案时,测试准确率可分别高达 97.7% 和 72.0%,这一结果说明即使是通用预训练下 7B 量级的小模型,也具备生成优质回答的巨大潜力,这一发...
经测评,Llama2-7B(中文)在7类检测中表现不佳,国内大模型应用若基于该大模型开发,必须加强内容安全建设,否则会出现大量违规内容,埋下隐患。 测评发现: Llama2-7B(中文)内容安全基础能力基本过关,在面对基础问答时表现良好,可快速应答,并未出现异常。
LLaMA-Adapter作为一种通用多模态工具,在微调7B模型时,仅使用单个GPU即可实现高效计算。本文将详细介绍LLaMA-Adapter的特点、优势以及在微调7B模型中的应用。一、LLaMA-Adapter简介LLaMA-Adapter是一种基于Transformer架构的多模态工具,它支持文本、图像、音频等多种模态的数据处理。LLaMA-Adapter的设计理念是提供一种通用的...
近日,一项由 Swin-Transformer 团队打造,来自西安交通大学、中国科学技术大学、清华大学和微软亚洲研究院的学者共同完成的研究工作 Xwin 颠覆了这一认知,揭示了通用预训练下 7B(即 70 亿参数)规模的语言模型(LLaMA-2-7B)在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力,并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型愈发稳定...
研究团队首先仅使用 7.5K 数据,对 LLaMA-2-7B 模型指令微调,进而测评模型在 GSM8K 和 MATH 的表现。实验结果表明,当对每一个测试集中的问题从 256 个生成的答案中选择最佳答案时,测试准确率可分别高达 97.7% 和 72.0%,这一结果说明即使是通用预训练下 7B 量级的小模型,也具备生成优质回答的巨大潜力,这一发...
谷歌发布全球最强开源大模型Gemma,7B性能超越Llama 2 13B!谷歌和OpenAI,已经卷出了新高度。这轮番放深夜炸弹的频率,让人不得不怀疑双方都已经攒了一堆大的。 一声炸雷深夜炸响,谷歌居然也开源LLM了?! 这次,重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模,并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。