最终,CodeFuse-CodeLlama-34B 的 int4 量化模型可以部署在单张 A10 显卡上,推理速度可以达到 20 tokens/s (batch_size=1)。同时,相较于 fp16 数据精度的模型,通过算法上的优化,int4 量化引入的精度下降可以控制在 1% 以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现 CodeFuse-
【新智元导读】现在，34B Code Llama模型已经能够在M2 Ultra上的Mac运行了，而且推理速度超过每秒20个token，背后杀器竟是「投机采样」。开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现，自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型，而且推理速度超过了20 token/s。毕竟，M2 Ultra的带宽有800GB/s。其他人通...
编辑:桃子 【新智元导读】现在,34B Code Llama模型已经能够在M2 Ultra上的Mac运行了,而且推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。 开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现,自己可以在M2 Ultr…
而在这一领域,Phind-CodeLlama-34B-v2凭借其卓越的技术优势,正在逐步崭露头角。 Phind-CodeLlama-34B-v2是一款专注于代码生成的先进模型,其HumanEval成绩高达73.8%,并且在1.5亿高质量Token的Fine-Tuning下,展现了出色的编程能力。与其他AI编程助手相比,Phind-CodeLlama-34B-v2在训练速度和上下文窗口大小方面均表现出...
结果显示，Code Llama的性能优于开源代码专用LLM，并且超越了Llama 2。Code Llama 34B在HumanEval上得分为53.7%，在MBPP上得分为56.2%，与ChatGPT几乎打平。同样，Code Llama作为大模型，同样存在不可知的风险。为了负责任地构建AI模型至关，Meta在发布Code Llama之前，采取了多项措施，包括红队测试。研究人员对Code...
Meta开源代码编程任务微调版Llama2模型CodeLlama,参数涵盖7B、13B和34B Meta 开源的针对代码编程任务进行了微调的 Llama2 版模型 Llama2,支持大型输入上下文,以及编程任务的零样本指令跟随能力。提供多种版本以覆盖广泛的应用程序:基础模型(CodeLlama),Python 专业化(CodeLlama - Python)和指令跟随模型(CodeLlama - Ins...
Phind-CodeLlama-34B-v2核心优势 高效的Fine-Tuning Phind-CodeLlama-34B-v2模型是在Phind-CodeLlama-34B-v1的基础上，通过对1.5亿个高质量编程相关的Token进行额外的Fine-Tuning而来。这不仅提升了模型的性能，还使其在开源模型中处于领先地位。多语言编程能力 该模型精通Python、C/C++、TypeScript、Java等多种...
最终,CodeFuse-CodeLlama-34B 的 int4 量化模型可以部署在单张 A10 显卡上,推理速度可以达到 20 tokens/s (batch_size=1)。同时,相较于 fp16 数据精度的模型,通过算法上的优化,int4 量化引入的精度下降可以控制在 1% 以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现 CodeFuse-CodeLlama-34B 模型...
品玩8月26日讯，据 phind 官方消息，研究团队在Phind 内部数据集上对 CodeLlama-34B 和 CodeLlama-34B-Python 进行微调之后发现，这两款模型微调之后在 HumanEval 测试中的通过率均已超过GPT-4在今年3月份的成绩。Code Llama 是Meta发布的一款代码生成大模型，拥有7B、13B和34B三个尺寸，同时包含基础模型、...
Georgi Gerganov，一位开源社区的开发者，引爆了AI圈的热议，他发现自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型，而且推理速度竟然超过了20个token每秒。这一成就可不是寻常之事，考虑到M2 Ultra的带宽为800GB/s，一般情况下需要4个高端GPU才能达到这一水平。那么，究竟是什么神秘的力量让这一切成为...