LLM:LLaMA模型是一种新型的预训练模型,全称为“Language for Language Models:Large Language Model with Adversarial Training and Masked Channel Attention”,其特点在于不仅考虑了语言的上下文信息,还考虑了语言的离散性质。LLM:LLaMA模型采用了类似GPT的生成模型架构,但在训练过程中使用了对抗训练和掩码通道注意力机制。
一、从 LLaMA 到 Alpaca:大模型的小训练 1.1 LLaMA 概要与实践 LLaMA(Large Language Model Meta AI) 是由 Meta AI 发布了一款全新的大型语言模型,共有7B、13B、33B、65B 四种版本,其模型参数如下表所示: LLaMA模型参数表 与原始的 transformer Decoder 相比,LLaMA主要有以下改进: 预归一化(Pre-normalization)[G...
上部分详见: 神洛:LLMs模型速览(GPTs、LaMDA、GLM/ChatGLM、PaLM/Flan-PaLM、BLOOM、LLaMA、Alpaca)参考: 《总结从T5、GPT-3、Chinchilla、PaLM、LLaMA、Alpaca等近30个最新模型》LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GP…
在实践经验方面,我们发现LLaMA和Alpaca模型在训练过程中需要消耗大量的计算资源。因此,在实际应用中,我们需要根据具体的任务需求和数据规模来选择合适的模型大小和训练策略。此外,为了充分发挥这些模型的性能,我们还需要进行充分的微调和优化工作。 总之,LLaMA和Alpaca模型作为LLM领域的新兴力量,为自然语言处理技术的发展注入...
Llama和Alpaca这两个词源自西班牙语，中文都有 “羊驼”的意思。大语言模型（Large Language Models）英文缩写LLMs和“llama”这个词看起来很像。之所以Meta给自家大语言模型取名“llama”，应该是考虑到“LLMs”不太好发音，所以就补上了元音字母，命名为“llama”读起来朗朗上口也便于记忆传播。也正是这样，大语言...
紧接着, Stanford Alpaca 借助 self-instruct 的方式生成的 52K English Instruction-Fine Tuning (IFT) 数据对 LLaMA-7B 进行了微调,赋予了其可观的 instruction-following 能力。相比于 GPT-4 训练和 inference 阶段巨大资源消耗和时间成本,或许较小版本的 LLMs 才是通向 AGI 的一个更好的 solution。
应该在什么时候使用LLaMA-v2-Chat而不是Alpaca?这两种人工智能模型的优缺点是什么? 本文回答了这些问题。 译者|李睿 审校| 重楼 如今,大型语言模型(LLM)正在彻底改变人们的工作和生活,从语言生成到图像字幕软件,再到友好的聊天机器人。这些人工智能模型为解决现实世界的问题提供了强大的工具,例如生成聊天响应或遵循复杂...
Llama 1 模型架构: 采用标准Transformer 架构 采用RMSNorm 应用预归一化 采用SwiGLU 激活函数 采用旋转位置嵌入RoPE。 模型尺寸:7B、13B、33B、65B 2)训练细节 第一步:self-instruct 从self-instruct种子集合中生成175个由人类撰写的指令-输出pair对。
Alpaca，由斯坦福大学开发，基于LLaMA进行52K指令跟踪微调，不仅性能接近GPT-3.5，而且成本低廉，有助于学术界研究指令跟踪模型。这些模型各具特色，展示了在多语言和指令微调方面的最新技术，为语言模型的进一步发展和应用提供了重要参考。每个模型的创新点、训练策略和性能提升都为理解LLMs的潜力和局限提供...
LLaMA系列，如LLaMA、Alpaca，关注模型大小和数据训练的关系，通过优化训练策略，如在更多的数据上训练，实现高性能但成本更低的模型。LLaMA模型通过Transformer decoder结构进行了改进，并且通过指令微调进一步增强了性能。Alpaca是一个7B参数的低成本模型，经过指令跟踪微调，表现出与GPT-3.5相当的能力。总的...