而 Q 的内容是完全根据新的内容计算出来的,K与 V 是要借助原来的淡青色颜色部分。所以,有一个KV 的缓存是非常有效的减少计算量的方式。 当然了这个减少的计算量是以增加 KV 的缓存来完成的,由于 KV 在这儿的大小也是很大的,同样的如果是 llama2-13B,它有 40 层,这个东西的大小是一个 n*5120大小的东西。
除了和开源模型作比，Meta团队还将Llama 2-70B的结果与闭源模型进行了比较。如下表所示，Llama 2-70B在MMLU和GSM8K上的得分接近GPT-3.5，但在编码基准上有明显差距。在几乎所有的基准测试上，Llama 2-70B的结果都与PaLM 540B相当，甚至更好。而Llama 2-70B与GPT-4和PaLM-2-L之间的性能差距仍然很大。微调 Ll...
其中以llama-2开头的文件夹就是刚刚下载的模型,大家可以根据自己的需求选择一个使用。 这是官方对硬件的要求: 可以看到,其中A10G有24G显存,也就是说我用的4090显卡只能运行7b的模型。不过在我测试7b模型的时候,发现显存占用在13G左右,等GPTQ支持LLama2后,运行13b模型应该没什么问题。 三、转换模型 官方的博客指南...
而 Llama 2 之所以能引起这么大的反响，不仅是因为它是开源的，更主要的原因便是它可以被免费地用于研究和商业用途。与此同时，Meta 还与微软强强联手，旨在驱动 OpenAI 的 ChatGPT、Bing Chat 和其他现代聊天机器人等应用程序。在 Meta 看来，「开放的方法是当今人工智能模型开发的正确方法，特别是在技术快速发展...
在模型部分中,输入所需 Llama2 模型的 Huggingface 资料档案库。为了我们的目的,我们从 Huggingface 存储库中选择了 GPTQ 模型TheBloke/Llama-2-13B-chat-GPTQ。下载模型并将其加载到模型部分。 加载后,导航到聊天部分以使用 Llama2 开始文本生成。 任务4:通过 Service Managersystemctl部署文本生成 WebUI ...
如果7B Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ 模型是你所追求的,你必须从两个方面考虑硬件。第一 对于 GPTQ 版本,您需要一个至少具有 6GB VRAM 的体面 GPU。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 GGML / GGUF 格式,更多的是拥有足够的 RAM。您需要大约 4...
对于Llama 2 13B,我们的目标是12gb的VRAM。这样RTX3060/3080/4060/4080都可以使用,并且它可以运行在免费的谷歌Colab和T4 GPU上。 如何使用ExLlamaV2 ExLlamaV2使用的量化算法与GPTQ类似。但ExLlamaV2不是选择一种精度类型,而是在测量量化误差的同时为每层尝试不同的精度类型。所有的尝试和相关的错误率都会被保存。
此外，研究者还对7B/13B的Llama2模型进行了微调，使用了长对话数据集，其中包含16k个输入令牌，这些数据集来源于ShareGPT和AlpacaGPT4。微调过程遵循了Vicuna和LongChat的方法，仅使用了大约40至60个GPU小时。2. 70B模型的性能提升 对于70B的Llama2模型，DCA展示了显著的性能提升。与原始的4k训练长度相比，DCA使得70B...
继LLaMA开源后,Meta联手微软高调开源Llama 2,一共有7B、13B、70B三个版本。 据介绍,Llama 2接受了2万亿个token训练,上下文长度4k,是Llama 1的2倍。微调模型已在超100万个人类标注中进行了训练。 Llama 2的表现更是秒杀许多开源语言模型,在推理、编码、能力和知识测试上取得了SOTA。
对于像 Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ 这样更强大的型号,您需要更强大的硬件。 如果您使用的是 GPTQ 版本,则需要一个具有至少 10 GB VRAM 的强大 GPU。AMD 6900 XT、RTX 2060 12GB、RTX 3060 12GB 或 RTX 3080 可以解决问题。 对于 CPU 入侵 (GGML / GGUF) 格式,拥有足够的 RAM 是关键。您...