我们将LLaMA与其他基础模型进行了比较,即非公开可用的语言模型GPT-3(Brown等人,2020)、Gopher(Rae等人,2021)、Chinchilla(Hoffmann等人,2022)和PaLM(Chowdhery等人,2022。在第4节中,我们还将LLaMA与OPT-IML(Iyer等人,2022)和Flan PaLM(Chung等人,2022年)等指令调整模型进行了简要比较。 我们在自由生成任务和多项选...
我们使用2,000个预热步骤,并随着模型的大小而改变学习率和批次大小(详见表2)。 4高效的实现 我们进行了一些优化,以提高我们模型的训练速度。首先,我们使用causal multi-head attention,以减少内存使用和运行时间。这个实现可在xformers库中找到。这是通过不存储注意力权重和不计算由于语言建模任务的因果性质而被掩盖的...
LLama是开源的大语音模型,其地位可能相当于LLM界的安卓,基于LLama改进做出来的模型有Alpaca、Vicuna等等。 Meta(facebook)开发的LLaMA , 无需进行指令微调,拥有特点: (1) 开源:模型代码开源 + 使用开源训练集 + 申请weights (2) 高效:小模型通过更多的训练数据能达到相比大模型(GPT3等)更好的效果 LLama由于其开...
6.1 更高效的多头注意力实现 使用了一种高效的因果多头注意力实现,以减少内存使用和运行时间。这种实现在 xformers 库中可用,并受到了Rabe和Staats(2021年)的启发,并使用了 Dao 等人(2022年)的反向传播方法。 由于语言建模任务的因果性质而被掩码的Attention 权重不用存储,被掩码的 “key/query” 得分。 6.2 减...
蓝天采集器-开源免费无限制云端爬虫系统 引言 今天带来经典论文 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 的笔记,论文标题翻译过来就是 LLaMA:开放和高效的基础语言模型。 LLaMA提供了不可多得的大模型开发思路,为很多国产化大模型打开了一片新的天地,论文和代码值得仔细研读。 作者引入了LLaMA系列模型,...
LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合,LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B),LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。 主要贡献: 开源一系列语言模型,可以与SOTA模型竞争 LLaMA-...
Meta开源大型语言模型LLaMA,为研究社区提供开放高效的基础语言模型 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 该研究面向研究社区推出大型基础语言模型 LLaMa,参数范围从 7B 到 65B。LLaMa 基于世界上使用人数最多的 20 种语言的文本语料进行训练,通过训练更多的 tokens,在各种推理预算下实现最佳性能,其中 LL...
Meta最近提出了LLaMA(开放和高效的基础语言模型)模型参数包括从7B到65B等多个版本。最值得注意的是,LLaMA-13B的性能优于GPT-3,而体积却小了10倍以上,LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争性。 Meta表示,该模型在数以万亿计的token上进行训练,并表明有可能完全使用公开的数据集来训练最先进的模型,而不需要...
Llama 3.1 405B 是首个公开可用的模型，在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等方面可与顶级 AI 模型相媲美。Meta 表示最新一代的 Llama 将激发新的应用程序和建模范式，包括利用合成数据生成来提升和训练更小的模型，以及模型蒸馏 —— 这是一种在开源领域从未达到的能力。与此同时，Meta 还推出了 ...
LLaMA系列语言模型以公开数据集训练,性能比肩GPT-3,兼具高效能与先进性,且已开源供研究界使用。 模型介绍:LLaMA是一个基础语言模型系列,参数范围从70亿到650亿不等。 训练数据:LLaMA模型是在数万亿个token上进行训练的,且仅使用公开可用的数据集,没有依赖专有或无法访问的数据集。