解答4:基于Transformers底层架构的大模型存在被业内所诟病的罔顾事实而产生的“幻觉”问题、深层次的逻辑理解能力、数学推理能力等问题,为了实现大模型的高效训练和推理,有的是从模型底层下手,比如直接改变底层模型架构,将原来的Transformer架构改成近期新出的基于状态空间模型(SSM)的mamba架构;有的是在预训练微调方法上下...
LLaMA2,作为Meta AI公司开源的大型语言模型,自发布以来便因其卓越的性能和广泛的应用前景而受到业界的广泛关注。本文将从LLaMA2的核心原理、模型结构、训练方法以及应用场景等方面进行全面剖析,以期为读者提供一个清晰而深入的理解。 一、核心原理 LLaMA2的核心原理基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制(Self-At...
01 Llama 2简介 为了更深入了解Llama 2,我们从Meta官网探寻了一些基本信息: · Llama 2,作为Llama的下一代版本,推出了三种尺寸供选择:7B、13B和70B。其中,7B和13B沿用了Llama 1的经典架构,而70B模型则采用了创新的分组查询注意力(GQA)架构。 · 在预训练数据方面,Llama 2的表现颇为出色。相较于Llama 1,Llama...
两代模型架构区别 Llama 2和初代模型相比,仍然延续Transformer’s decoder-only架构,仍然使用Pre-normalization、SwiGLU激活函数、旋转嵌入编码(RoPE),区别仅在于前述的40%↑的训练数据、更长的上下文和分组查询注意力机制(GQA, Grouped-Query Attention)。 Group-Query Attention GQA: Training Generalized Multi-Query T...
本文分享自华为云社区《【云驻共创】昇思MindSpore技术公开课 大咖深度解析LLaMA2 模型架构》,作者: Freedom123。 一、前言 随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)领域也取得了巨大的进步。在这个领域中,LLaMA展示了令人瞩目的性能。今天我们就来学习LLaMA2模型,我们根据昇思MindSpore技术公开课·大模型专题(第...
今天来看看Llama 2,是Meta在LLaMA基础上升级的一系列从 7B到 70B 参数的大语言模型。Llama2 在各个榜单上精度全面超过 LLaMA1,Llama 2 作为开源界表现最好的模型之一,目前被广泛使用。 为了更深入地理解Llama 2的技术特点,特地在此整理了Llama 2模型架构、 预训练、SFT、RLHF内容详解,也从安全性角度进行了分析...
三、LLaMA2核心介绍 1. 与Transformers架构的区别 Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型,旨在处理序列数据,特别是在自然语言处理领域得到了广泛应用。Transformer模型的核心是自注意力机制(Self-Attention Mechanism),它允许模型关注序列中每个元素之间的关系。这种机制通过计算注意力权重来为序列中的每个位置...
Llama 2 的训练语料库包含了来自公开可用资源的混合数据，并且不包括 Meta 产品或服务相关的数据。Llama 2 采用了 Llama 1 中的大部分预训练设置和模型架构，包括标准 Transformer 架构、使用 RMSNorm 的预归一化、SwiGLU 激活函数和旋转位置嵌入。在超参数方面，Meta 使用 AdamW 优化器进行训练，其中 β_1 = 0....
本文分享自华为云社区《【云驻共创】昇思MindSpore技术公开课 大咖深度解析LLaMA2 模型架构》,作者: Freedom123。 一、前言 随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)领域也取得了巨大的进步。在这个领域中,LLaMA展示了令人瞩目的性能。今天我们就来学习LLaMA2模型,我们根据昇思MindSpore技术公开课·大模型...
多模态模型统一架构解读 大语言模型在很多方面展现了强大的能力，也在一定程度上让人们看到了实现通用人工智能（AGI）的希望。多模态模型提供了不同模态之间信息交互的渠道，使得视觉信息、语音信息等能和文本语义信息互为补充，让大语言模型能听到世界、看到世界，从而向 GI 又前进一步。因此，训练多模态模型的重点是...