可以看出，若想对Falcon 180B进行全面微调，至少需要8X8X A100 80G，如果仅是推理的话，也得需要8XA100 80G的GPU。from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport transformersimport torchmodel_id = "tiiuae/falcon-180B"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)model = AutoModel...
为了充分利用可用设备,我们可以拆分 Falcon 180B,以便它按优先级顺序使用设备的最大可用内存:GPU、CPU RAM 和硬盘驱动器。 使用Accelerate 库中的device_map功能,将模型的不同层放置在不同的设备上。这样,模型的一部分将在GPU VRAM上运行,另一部分将在CPU RAM上运行,剩余部分将在硬盘驱动器上运行。 device_map ...
Falcon 180B 是使用 Amazon SageMaker 在多达 4096 个 GPU 上同时对 3.5 万亿个 token 进行训练，总共花费了约 7,000,000 个 GPU 计算时，这意味着 Falcon 180B 的规模是 Llama 2 的 2.5 倍，而训练所需的计算量是 Llama 2 的 4 倍。Falcon 40B:https://hf.co/blog/falcon 其训练数据主要来自 Re...
Technology Innovation Institute最近发布了Falcon 180B大型语言模型(LLM),它击败了Llama-2 70b,与谷歌Bard的基础模型PaLM-2 Large不相上下。 180B是是Falcon 40B模型一个最新版本。以下是该模型的快速概述: 180B参数模型,两个版本(base和chat) 使用RefinedWeb数据集训练3.5万亿个令牌 上下文最大为2048令牌 它大约是...
通过Open LLM排行榜,你会注意到,尽管声称这是最好的Open LLM,但Llama 2的微调版本仍然优于Falcon 180B。但是值得注意的是,最初的Llama 2模型是在Falcon发布之后。 硬件需求 虽然模型是免费使用的,但你很难在普通的gpu上运行它。甚至GPTQ(TheBloke)版本的这个模型,仍然需要超过80GB的VRAM。看看HF帖子中的这张表...
对于训练过程,Falcon 180B基于亚马逊云机器学习平台Amazon SageMaker,在多达4096个GPU上完成了对3.5万亿token的训练。 总GPU计算时,大约7,000,000个。 Falcon 180B的参数规模是Llama 2(70B)的2.5倍,而训练所需的计算量是Llama 2的4倍。 具体训练数据中,Falcon 180B主要是RefinedWe数据集(大约占85%) 。
总GPU计算时,大约7,000,000个。 Falcon 180B的参数规模是Llama 2(70B)的2.5倍,而训练所需的计算量是Llama 2的4倍。 具体训练数据中,Falcon 180B主要是RefinedWe数据集(大约占85%) 。 此外,它还在对话、技术论文,以及一小部分代码等经过整理的混合数据的基础上进行了训练。
Falcon 180B是由阿布扎比的全球领先技术研究中心TII推出，令人振奋的是，它是免费供商用的。在技术上，研究人员进行了不少创新，采用了Multi-Query Attention等技术来提高模型的可扩展性。而为了完成对3.5万亿token的训练，Falcon 180B依赖了亚马逊云机器学习平台Amazon SageMaker，并动用了多达4096个GPU，总计约7,000,...
对于硬件要求，Falcon 180B并非一般模型可以轻松驾驭的。全面微调至少需要8X8X A100 80G，仅进行推理也需要8XA100 80G的GPU。此外，Falcon 180B提供了8位和4位量化版本，与bfloat16几乎没有性能差异。这为用户提供了更多硬件选择的自由，但需要注意，8位版本的推理速度明显优于4位版本。对话模型的运行方式 Falcon-...
Falcon 180B 是使用 Amazon SageMaker 在多达 4096 个 GPU 上同时对 3.5 万亿个 token 进行训练,总共花费了约 7,000,000 个 GPU 计算时,这意味着 Falcon 180B 的规模是 Llama 2 的 2.5 倍,而训练所需的计算量是 Llama 2 的 4 倍。 Falcon 40B: https://hf.co/blog/falcon 其训练数据主要来自 ...