本文主要从模型推理角度去总结 llama1-3 模型论文和报告,因此没有涉及到数据集处理、模型训练及试验报告的细节,更多的是介绍了 LLaMA 模型的主要思想以及模型结构的细节。 一llama1 模型 LLaMA(Large Language Model Meta AI)是由 Meta AI 发布的一个开放且高效的大型基础语言模型,共有 7B、13B、33B、65B(650 ...
从结果来看,虽然 LLaMA-13B 模型参数量只有 GPT3 的不到 1/10,但在大部分任务上效果都超过了 GPT3。 模型结构上,与 GPT 相同,LLaMA 采用了 causal decoder-only 的 transformer 模型结构。在模型细节上,做了以下几点改动: layer normalization:为了提升训练的稳定性,没有使用传统的 post layer norm,而是使用了...
https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1.1/tree/main 2.1 llama-13B权重转换(如直接下载转化好的模型权重数据,该步骤可省略) 首先第一步需要将llama-13B的原始权重转换成huggingface的权重形式,使用convert_llama_weights_to_hf.py脚本进行转换,转换代码如下: python convert_llama_weights_to_hf.py-...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 *** 训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。 分四阶段训练GPT模型,来自Andrej Karpathy的演讲PDFState of GPT,视频Video 版本迭代 V1:发布中文...
Llama2-13B模型的一个显著特点是其庞大的预训练数据集,包含200B token,未来计划扩展到1T token。这种大规模的数据集为模型提供了丰富的语言学习资源,使其在理解和生成中文内容方面表现出色。此外,模型采用了多层Transformer架构,共有13B个参数,这使得模型在处理复杂的语言结构和语义理解方面具有更高的能力。
LLaMa2只推出了3个不同大小的权重模型:7B,13B以及70B的版本。但是Meta AI 在LLaMa1中实践得到的经验后继续用在了LLaMa2上,LLaMa2的网络结构如图4,整体如同LLaMa1也是decoder-only based的transformer结构,整体由32个block构成,可以看出其整体结构基本与LLaMa1相似,比如说: ...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练LLM:含Ziya-LLaMA。 *** 训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。 分四阶段训练GPT模型,来自Andrej Karpathy的演讲PDFState of GPT,视频Video 版本...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 *** 训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。 分四阶段训练GPT模型,来自Andrej Karpathy的演讲PDFState of GPT,视频Video 版本...
LLaMA是Meta AI公司于2023年2月发布的大型语言模型。作为该系列的初代模型,Llama 是一个纯粹的基座语言模型,设计目标是提供一个开放且高效的通用语言理解与生成平台。共有7B、13B、33B、65B(650 亿)四种版本。 关于训练集,其来源都是公开数据集,无任何定制数据集,保证...
Vicuna是在LLaMa-13B的基础上使用监督数据微调得到的模型,数据集来自于http://ShareGPT.com[7] 产生的用户对话数据,共70K条。使用Pytorch FSDP在8张A100上训练了一天。相较于Alpaca,Vicuna在训练中将序列长度由512扩展到了2048,并且通过梯度检测和flash attention来解决内存问题;调整训练损失考虑多轮对话,并仅根据模型...