通过大量实验，作者发现 SliceGPT 可以为 LLAMA-2 70B、OPT 66B 和 Phi-2 模型去除多达 25% 的模型参数（包括嵌入），同时分别保持密集模型 99%、99% 和 90% 的零样本任务性能。经过 SliceGPT 处理的模型可以在更少的 GPU 上运行，而且无需任何额外的代码优化即可更快地运行：在 24GB 的消费级 GPU 上，...
此外，Llama 2-70B模型也优于所有开源模型。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...
张量并行:Llama2-70B-Chat等70B参数模型需要140GB(Float16)或70GB(Int8)来将权重存储在GPU内存中。为了解决这一约束,我们使用张量并行机制将模型放入多个GPU的存储器中。 KV缓存内存管理和量化:在自动回归令牌生成中,来自注意力层的过去键/值(KV)被缓存;不需要在每个步骤中重新计算它们。KV缓存的大小可能很大,这...
但如何降低类 LLaMA2 大模型预训练成本，如何基于 LLaMA2 通过继续预训练和微调，低成本构建 AI 大模型实际应用，仍是 AIGC 相关企业面临的关键瓶颈。作为全球规模最大、最活跃的大模型开发工具与社区，Colossal-AI 再次迭代，提供开箱即用的 8 到 512 卡 LLaMA2 训练、微调、推理方案，对 700 亿参数训练加速 ...
8.3 模型结合工具 总结 Reference 原论文链接: LLaMA2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 1、Pretraining 1.1 概述 llama2 相比于 llama1 其训练数据提升了40%,有 7B、13B、34B、70B 四个大小,其中 34B 的没有开放,另外三个都可下载。llama2 总共使用 2T 的 token 进行训练,上下文长度为 4096,是...
根据官方基准测试，Llama 2 在开源模型领域，一马当先。其中，Llama 2 70B 模型的性能优于所有开放源码模型。和闭源的大模型相比，Llama 2 70B 在推理任务上接近 GPT-3.5，但在编码基准上存在显著差距。同时，其在性能上还无法与 OpenAI 的 GPT-4、PaLM-2-L 相媲美，在计算机编程方面 Llama 2 明显落后于 ...
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。
一觉醒来,Meta直接丢了一颗重磅核弹:Llama 2! 继LLaMA开源后,Meta今天联手微软高调开源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...
微调 LLaMa 2 70B 面临的挑战 在尝试使用 FSDP 微调 LLaMa 2 70B 时，我们主要遇到了三个挑战:FSDP 会先加载整个预训练模型，然后再对模型进行分片。这样就意味着节点内的每个进程 (即 rank) 都会加载整个 Llama-70B 模型，因此需要 7048 GB ~ 2TB 的 CPU 内存，这个算式中 4 是每个参数所需字节数，8 是...
Meta 开源的 Llama 2 包括模型权重和初始代码,参数范围从 7B 到 70B。Llama 2 的训练数据比 Llama 多了 40%,上下文长度也多一倍,并且 Llama 2 在公开的在线数据源上进行了预训练。 Llama2 参数说明图 Llama2 流程说明图 在推理、编码、熟练程度和知识测试等多项外部基准测试中,Llama 2 的表现均优于其他开放...