【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…
【新智元导览】34B级的Code Llama模型现已能在搭载M2 Ultra芯片的Mac上运行，每秒处理超过20个token，幕后功臣是投机采样技术。一位开源社区开发者Georgi Gerganov发现，自己能够使用全F16精度的34B级Code Llama模型，且处理速度超出每秒20 token，这在M2 Ultra强大的带宽支持下实现，而通常需要4个高端GPU才...
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。其他人通常需要4个高端GP...
Llama’s explanation (shown above) is as good, or possibly better, than what Bard generated. I don’t completely understand why Llama stopped in item 12, but I suspect that it may have hit a token limit, unless I accidentally hit the “stop” button in Poe and didn’t notice. ...
Code Llama:基础模型。 Code Llama - Python:用于 Python 版本。 Code Llama - Instruct:引导微调版本。 4.2 训练数据 从Llama 2 的 7B、13B 和 34B 版本开始,在初始阶段使用 500B token 训练 Code Llama。4.3 代码填充 代码填充的目标是在给定周围上下文情况下预测程序缺失部分。
【新智元导读】现在,34B Code Llama模型已经能够在M2Ultra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M2Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型,而且推理速度超过了20token/s。毕竟,M2U ...
【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。
While the Code Llama models were trained on a context length of 16,000 tokens, the models have reported good performance on even larger context windows. The maximum supported tokens column in the preceding table is the upper limit on the supported context window...
【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。