Qwen 2 相对于 1.5 和 1，将 MLP 模块的 hidden size 变大了，其他模块的 hidden size 变小了。
(w1): QuantizedLinear(input_dims=5120, output_dims=13824, bias=False,group_size=64, bits=4) (w2): QuantizedLinear(input_dims=13824, output_dims=5120, bias=False,group_size=64, bits=4) (w3): QuantizedLinear(input_dims=5120, output_dims=13824, bias=False,group_size=64, bits=4) ) (...
输入的token tensor传入transformer模型,计算logits,得到形状为(batch_size, hidden_size)的logits(transformer最后一层的输出); softmax+top_p采样,得到当前预测的token,并更新当前位置,准备预测下一个token; 解码得到生成的文本。 5、其它 1 论文其它部分 生成有害内容问题:该模型虽然在这部分更优,但仍然分数较低...
input_dim=768# e.g., the hidden size of the pre-trained modeloutput_dim=768# e.g., the ...
以llama7B模型为例,hidden_size为4096,也就是每个K、V有4096个数据,假设半精度浮点数数据float16,一个Transformer Block中就有409622=16KB的单序列KV缓存空间,而llama2一共32个Transformer Block,所以单序列整个模型需要16*32=512KB的缓存空间,那多序列呢?如果此时句子长度为1024,那就得512MB的缓存空间了。而现在...
在模型结构上，Skywork-13B 模型采用相对 LLaMA2-13B 更加瘦长的网络结构，层数为 52 层，同时将 FFN Dim 和 Hidden Dim 缩小到 12288 和 4608，从而保证模型参数量和原始 LLaMA-13B 模型相当。根据前期实验，相对瘦长的网络结构在大 Batch Size 训练下可以取得更好的泛化效果。Skywork-13B 和 LLaMA-2-13B ...
LLaMA-13B比GPT-3的性能更好,但是模型大小却是十分之一 LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B的实力相当 使用公开数据集即可部分复现最先进的性能(86%左右的效果) 2 研究背景 在给定预算的条件下,最好的模型并不一定是最大的模型,在更多的数据上训练的较小的模型反而会达到更好的性能。Hoffmann工作的目的是决...
self.hidden_size=config.hidden_size self.intermediate_size=config.intermediate_size # 中间层大小 self.gate_proj= nn.Linear(self.hidden_size, self.intermediate_size, bias=config.mlp_bias) #输入升维到中间层 self.up_proj= nn.Linear(self.hidden_size, self.intermediate_size, bias=config.mlp_bias...
在模型结构上,Skywork-13B 模型采用相对 LLaMA2-13B 更加瘦长的网络结构,层数为 52 层,同时将 FFN Dim 和 Hidden Dim 缩小到 12288 和 4608,从而保证模型参数量和原始 LLaMA-13B 模型相当。根据前期实验,相对瘦长的网络结构在大 Batch Size 训练下可以取得更好的泛化效果。
llama2 13B Boolq评估结果低于参考值 一、问题现象(附报错日志上下文): 根据llama2的配置参考,首先进行5000次的预训练,再进行全参微调。 boolq test集没有运行成功,改成了dev dataset。 使用boolq dev dataset进行评估,预训练后的结果如下: INFO:__main__:Boolq Running Time: 539.7511072158813...