一次性发布四种尺寸的大语言模型LLaMA：7B、13B、33B和65B，用小杯、中杯、大杯和超大杯来解释很形象了有木有（Doge）。还声称，效果好过GPT，偏向性更低，更重要的是所有尺寸均开源，甚至13B的LLaMA在单个GPU上就能运行。消息一出，直接在网上掀起一阵热度，不到一天时间，相关推文的浏览量就已经快破百万。同在...
图3.10:不同大小的模型,在少样本设定中所有 10 个算术任务的结果。 从第二大模型(GPT-3 13B)到最大模型(GPT-3 175B)有一个显著的跳跃,后者能可靠地进行 2 位数字运算,基本准确的 3 位数字运算,大部分准确的 4-5 位算术、2 位乘法和复合运算。单样本和零样本的结果显示在附录中。为了测试 GPT-3 在没...
总体而言，OpenAI 对 GPT-3 模型家族的模型进行了微调，重点研究了具有 760M、13B 和 175B 参数的模型。从这些模型出发，OpenAI 使用了四种主要的训练方法：行为克隆（Behavior cloning，BC）：OpenAI 使用监督学习对演示进行了微调，并将人类演示者发出的命令作为标签；建模奖励（Reward modeling，RM）：从去掉 unembe...
GPT-3(13B):ModelScope 魔搭社区 手机端链接:ModelScope 魔搭社区 PC模型链接:ModelScope 魔搭社区-GPT3 13B 看了下给的样例,支持的能力还挺多,有写代码,写sql,写小说,专业文稿撰写,常识问答等 首先测了下样例提供的专业文稿撰写,测起来真的是挺惊艳的,这个论文比我写的水平要高啊,最后一句是“尽管已有的...
尽管参数少了100倍以上,但用户显然更喜欢InstructGPT 13B模型的输出,而不是GPT-3 175B模型的输出。论文链接:https://cdn.openai.com/papers/Training_language_models_to_follow_instructions_with_human_feedback.pdf结果评估 显而易见,InstructGPT的输出结果比GPT-3以及用监督学习进行微调的模型都要高得多。
在这两项基准测试中,LLaMA-65B 在零样本和少样本设置中都达到了最先进的性能。更重要的是,尽管 LLaMA-13B 是 GPT-3 和 Chinchilla 的五分之一到十分之一,但在这些基准测试中也同样备竞争力。该模型的推理过程是在单个 V100 GPU...
上个月，微软和OpenAI证明，如果使用最优超参数训练模型，GPT-3可以得到进一步的改进。他们发现，6.7B版GPT-3的性能提高了很多，可以与最初的13B版GPT-3媲美。超参数调优（对于较大的模型来说不可行）赋予的性能提升相当于参数数量增加了一倍。他们发现了一种新的参数化(μP)，在这种参数化中，小型模型的最佳超...
上周,Facebook“被”开源了其对标OpenAI的GPT3的大型语言模型LLaMA。Facebook称LLaMA模型是一个从7B到65B参数的基础语言模型的集合。在数万亿个token上训练们的模型,并表明可以完全使用公开可用的数据集来训练最先进的模型,特别是,LLaMA-13B在大多数基准测试中的表现优于GPT-3(175B)。但是,尽管拥有了泄露的模型,但...
某手机厂商内部员工告诉AI科技评论，大模型在端侧跑起来这个事儿和跑的好用起来是完全两个概念，只要内存够大，别说13B、130B都能跑起来。端侧大模型本身就不容易，相比起在云端运行，走端侧这条路径意味着厂商需要在很小的算力空间，做出媲美超级大模型的效果。大模型的特点是参数够大，在运行时需要大量的内存来...
Meta方面称，尽管 LLaMA-13B 的尺寸较小，而且少了1620亿个参数，但“在大多数基准测试中”表现优于 OpenAI 的GPT-3。据报道，最大的模型 LLaMA-65B 与 DeepMind 的Chinchilla70B和PaLM-540B等模型可相提并论。LLaMA 是一个基础模型：它在大量未标记数据上进行训练，这使得研究人员更容易针对特定任务微调模型。