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...
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 ...
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...
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...
Chinese-LLaMA-Alpaca-2的开源不仅为研究人员提供了宝贵的资源,也为企业和开发者提供了构建先进AI应用的基础。我们期待看到更多基于该项目的创新应用和研究成果,推动中文AI技术的不断进步。 总的来说,Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目代表了中文大语言模型的最新进展,其在模型架构、训练方法和应用部署等方面的创新,为未来的...
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...
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-...
除非另有说明,否则我们的建模过程适用于Llama 3 405B,为简便起见,我们将Llama 3 405B称为Llama 3。 4.1.1 聊天对话格式 为了调整大型语言模型(LLM)以实现人机交互,我们需要定义一个聊天对话协议,让模型能够理解人类指令并执行对话任务。与前身相比,Llama 3 具有新的功能,例如工具使用(第4.3.5节),这可能需要在...
21世纪经济报道记者孔海丽实习生王夏雯北京报道,开源阵营迎来新的‘大家伙’。当地时间7月23日,Meta正式发布Llama 3.1,这款被官方称为‘目前最强大的开源基础模型’的AI工具,标志着开源与闭源之间的技术较量进入了一个崭新的阶段。作为开源领域的佼佼者,Llama系列一直以来都在推动开源大模型的发展,而Meta的加入更是让...