模型层面 LlamaDecoderLayer 由LlamaAttention,LlamaMLP,以及两个LlamaRMSNorm组成,并使用了两次残差结构。 LlamaModel 由多个Llama解码层堆叠而成,同时注意到两种padding mask和sequence mask的实现 _make_causal_mask 即sequence mask用于构造下三角这种mask结构以实现语言模型的单向注意力。 _expand_mask用于将传入的特...
我们将LLaMA与其他基础模型进行了比较,这些模型包括非公开语言模型GPT-3(Brown等,2020)、Gopher(Rae等,2021)、Chinchilla(Hoffmann等,2022)和PaLM(Chowdhery等,2022),以及开源OPT模型(Zhang等,2022)、GPT-J(Wang 和 Komatsuzaki,2021)和GPT- Neo(Black等,2022)。在第四部分中,我们还简要比较了LLaMA与指令调优模型...
Code Llama 是一个基于 Llama 2 的大型代码语言模型系列,在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序:基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟随模型 (Code Llama - Instruct),每个模型都...
在Python中调用HuggingFace LLaMA模型 基于text-generation-webui部署LLaMA问答平台 LLaMA大模型背景介绍 LLaMA是Meta AI公司在2023年2月发布的开源大模型,在开放基准上有着非常出色的表现,是迄今为止最流行的开放语言模型之一。 同期谷歌的PaLM大模型,OpenAI的GPT-4都采用闭源的方式,不能从源码来剖析模型的结构,LLaMA的...
LLaMa模型是Meta开源的大模型,模型参数从7B到65B不等,LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B,而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说,LLaMa可能效果上还有差距,但相比Closed AI,至少LLaMa论文和模型都开源出来了,目前hugging face已集成了LLaMa的代码实现和开源模...
llama 大模型介绍 我们介绍 LLaMA,这是一个基础语言模型的集合,参数范围从 7B 到 65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型,并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型,而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是,LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 GPT-3 (175B), ...
上月,Meta宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B,同时发布了全新升级的Llama 3.1 70B和8B模型。最近出现了一系列令人激动的开源大语言模型,伴随大模型一起爆火的,还有大模型的微调方法。然而随着模型规模和任务数量的增加...
作者在600M到1B不同参数规模的Llama模型上进行了试验，获得了最高47%的加速率。该研究相关代码已经开源，在GitHub上有使用方法的详细讲解。一行代码改进大模型训练 Cautious Optimizers在PyTorch当中增加的一行代码，核心思路是引入实现一种掩蔽机制，从而避免参数更新的方向与当前梯度方向相悖。因为这两个方向一旦不一致，...
智东西4月19日消息，4月18日，Meta推出迄今为止能力最强的开源大模型Llama 3系列，发布8B和70B两个版本。Llama 3在一众榜单中取得开源SOTA（当前最优效果）。Llama 3 8B在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K等多项基准上超过谷歌Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。▲Llama 3与Gemma、Mistral、Gemini、Claude 3的模型性能...