在潞晨云使用Colossal-Inference推理LLaMA-3 Colossal-Inference现已适配支持了LLaMA-3推理加速。在潞晨云,您可以选择推理镜像,使用Colossal-Inference进行推理优化提速,体验LLaMA-3的自然语言生成能力。 前期准备 LLaMA-3模型权重已准备好,无需额外安装步骤。 目前推理版本持续迭代中,您可以使用以下命令切换开发分支进行更新。
潞晨云体验地址:https://cloud.luchentech.com/ 在潞晨云使用Colossal-Inference推理LLaMA-3 Colossal-Inference现已适配支持了LLaMA-3推理加速。在潞晨云,您可以选择推理镜像,使用Colossal-Inference进行推理优化提速,体验LLaMA-3的自然语言生成能力。 前期准备 LLaMA-3模型权重已准备好,无需额外安装步骤。 目前推理版...
LLaMA-2相较于LLaMA-1,引入了更多且高质量的语料,实现了显著的性能提升,全面允许商用,进一步激发了开源社区的繁荣,拓展了大型模型的应用想象空间。 然而,从头预训练大模型的成本相当高,被戏称「5000万美元才能入局」,这使得许多企业和开发者望而却步。那么,如何以更低的成本构建自己的大型模型呢? 作为大模型降本增...
Large AI models inference speed doubled, compared to the offline inference performance of vLLM in some cases.[code][blog][GPU Cloud Playground][LLaMA3 Image] 314 Billion Parameter Grok-1 Inference Accelerated by 3.8x, an easy-to-use Python + PyTorch + HuggingFace version for Inference. ...
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)[GPT3] 为了提高训练的稳定性,LLaMA对每个tra...
ColossalChat是一个基于LLaMA预训练模型和RLHF(从人类反馈中进行强化学习)技术的开源项目,旨在实现类似ChatGPT的对话机器人功能。该项目由Colossal-AI团队开发,并于2023年3月28日正式发布。由于其完整的RLHF流程和高效的训练加速能力,ColossalChat迅速在GitHub上获得了大量关注与好评。 ColossalChat的核心优势在于其低成本...
在此基础上,1月,Colossal-AI再次迭代,利用25B tokens数据,仅花费数万元成本,打造了效果更佳的130亿参数的 Llama 2模型,在CMMLU、AGIEVAL、GAOKAO与C-Eval多个榜单上表现优异,比肩花费上千万元的主流大模型。这些大模型在很多场景中能媲美OpenAI的GPT-3.5甚至是GPT-4模型。
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: 与原始的 transformer Decoder 相比,LLaMA主要有以下改进: 预归一化(Pre-normalization)[GPT3]为了提高训练...
几个月前,Colossal-AI团队仅利用8.5B tokens数据、15小时、数千元的训练成本,成功构建了性能卓越的70亿参数中文Llama 2版本模型,在多个评测榜单性能优越。 Colossal-LLaMA-2-7B测试媲美同规模SOTA模型 在此基础上,1月,Colossal-AI再次迭代,利用25B tokens数据,仅花费数万元成本,打造了效果更佳的130亿参数的Llama ...
例如Meta 开源了 LLaMA 模型,该模型的参数量从 70 亿到 650 亿不等,130 亿参数即可胜过 1750 亿的GPT-3模型在大多数基准测试的表现。但是由于没有被指令微调(instruct tuning),因此实际生成效果不够理想。 斯坦福的 Alpaca 通过调用OpenAI API,以 self-instruct 方式生成训练数据,使得仅有 70 亿参数的轻量级模型...