尤其是与原始LLaMA-2相比,Colossal-LLaMA-2在中文能力上有了质的飞跃 (CMMLU: 32.97 -> 49.89)。 即使与其他采用中文语料,可能花费上千万元成本,从头预训练的各大知名模型相比,Colossal-LLaMA-2在同规模下仍表现抢眼。 而通过SFT、LoRA等方式微调,能有效注入基座模型的知识与能力十分有限,不能较好的满足高质量...
Colossal-LLaMA-2是由Colossal-AI团队开发的一种基于LLaMA-2架构的大型语言模型。LLaMA-2是OpenAI推出的基础模型,而Colossal-LLaMA-2在LLaMA-2的基础上进行了中文优化和扩充词表,使其更适合中文语境。Colossal-LLaMA-2的主要特点如下: 中文优化:Colossal-LLaMA-2针对中文语境进行了优化,使其能够更好地理解和生成中文...
最近,Colossal-AI 团队发布了中文版 LLaMA-2,这是一个基于 LLaMA-2 的开源大模型,旨在降低大模型的训练成本,提高模型的性能。Colossal-AI 团队采用高效的训练方法,仅使用约 8.5B token 数据、15 小时、数千元…
2023年9月25日,Colossal-AI团队推出了开源模型Colossal-LLaMA-2-7B-base。这个模型是LLaMA-2的一个衍生版本,在15小时内使用64个A800GPU进行了约85亿个标记的持续预训练。以不到1000美元的成本,您可以获得与从头开始预训练需要数百万美元的模型类似的结果。它在LLaMA-2许可证和Apache 2.0许可证下授权,没有额外的商...
站长之家(ChinaZ.com)9月25日 消息:以前,从头预训练大模型被认为需要高达5000万美元的投资,这让很多开发者和中小企业望而却步。而Colossal-LLaMA-2的出现降低了大模型的门槛。 现在,仅需15小时和几千块钱的投入,就能够完成中文LLaMA2大模型的训练,数据规模达到85亿 tokens。这一方案的综合性能达到了开源社区同规...
Colossal-AI团队评估模型性能时，不仅依赖量化指标，还进行人工评估，以确保模型在不同方面的表现。通过优化训练流程、数据构建、训练策略和评估体系，中文LLaMA-2实现了高效低成本构建，性能卓越。Colossal-AI团队构建的系统优化能力，使AI大模型开发与应用成本降低，提升模型表现，并减少GPU需求。Colossal-AI云...
但对于最主流的 PyTorch + GPU 生态，仍缺乏高效、可靠、易用的类 LLaMA 基础大模型预训练方案。最佳大模型预训练方案提速 38% 针对上述空白与需求，Colossal-AI 首个开源了 650 亿参数 LLaMA 低成本预训练方案，相比业界其他主流选择，可提升预训练速度 38%，仅需 32 张 A100/A800 即可使用，并且不限制商业...
Colossal-AI团队最新发布了一个中文版LLaMA-2，一个基于LLaMA-2的开源大模型，旨在降低大模型的训练成本，提升性能。团队利用高效训练策略，仅需8.5亿token数据，15小时的训练时间及数千元的投入，便成功构建了性能卓越的中文LLaMA-2。该模型在多项评测榜单上表现出色。为了打造这个模型，Colossal-AI团队...
在众多NLP模型中,LLaMA、Alpaca和ColossalChat系列模型凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,成为了业界的佼佼者。本文将对这些模型进行深入剖析,帮助读者更好地理解并应用这些前沿技术。 一、LLaMA模型:编程代码生成与修复的利器 LLaMA(Large Language Model Family of AI)是一个基于GPT-3的模型,专注于生成和修复编程代码...
LLaMA、Alpaca和ColossalChat是一系列自然语言处理(NLP)模型,以提升对话和生成任务的性能而闻名。 LLaMA:这是一个基于GPT-3的模型,专注于生成和修复编程代码。它可以理解和生成多种编程语言的代码,并能够提供有关代码错误的修复建议。LLaMA有助于开发人员在编写代码时更加高效和准确。