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手,通过采用少量精心策划的风格示例和精心设计的系统提示,对基础LLMs进行有效对齐的URIAL方法
LLaMA2作为Meta AI开源的大型语言模型,在自然语言处理领域展现出卓越性能,其采用的Transformer架构、自注意力机制及分组查询注意力等技术为模型的高效运行提供了保障。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 LLaMA2,作为Meta AI公司开源的大型语言模型,自发布以来便因...
· 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 2的预训练语料增加了40%,这使得模型能够在更丰富的语境中学习。更令人惊艳...
Llama2在一众开源模型中遥遥领先。 笔者注:模型架构没有太大变化,GQA只是推理加速,但效果提升,那也就是说明主要得益于新增的那40%的数据。坦白讲,大模型阶段模型架构已经不那么重要了,可以保证一定的推理速度即可,效果上dataset is all you need。 但在闭源模型的比较上,Llama2仅领先PaLM,且仅能做到在MMLU和GSM8K...
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...
Llama2,作为MetaAI公司推出的一款半开源大型语言模型(LLM),自发布以来便以其卓越的性能和高效的架构在生成式人工智能领域崭露头角。本文将深入解析Llama2的架构和推理过程,以便读者更好地理解和应用这一前沿技术。 一、Llama2的架构特点 Llama2提供了7B、13B和70B三种尺寸的模型供选择,以满足不同场景下的需求。其中...
Llama 2在预训练设置和模型架构上和一代模型非常相似。如图所示，Llama系列模型都使用了自回归Transformer架构，即Transformer's decoder-only架构。两代模型的一致性体现在：预归一化（Pre-normalization）：对每一个transformer的子层输入都进行归一化，使用RMSNorm归一化函数 SwiGLU激活函数：在前馈神经网络（FFN）使用...
LLaMA-2的模型架构采用Decoder-only Transformer,代码只有300行,主要包含Transformer Block。 LLaMA-2用于语言建模,输入单词经过Embedding后,通过Masked Attention等机制计算出下一个词。 总体来说,LLaMA-2以其开放性和效率备受期待,值得关注其后续发展。0 0
Llama2是一个由亚马逊公司开发的高性能、高可用性的分布式消息队列系统。它广泛应用于微服务、大数据处理、实时分析等场景,为分布式系统提供了一种可靠的通信方式。 产品架构Llama2采用分布式架构,由多个节点组成,每个节点都是一个独立的的服务。节点之间通过HTTP协议进行通信,实现数据传输和状态同步。这种分布式架构使得...