Llama2-7B（中文）内容安全基础能力基本过关，在面对基础问答时表现良好，可快速应答，并未出现异常。Llama2-7B存在严重“偏科”，在11类测试评估中，仅通过了4类检测，在目标劫持、越狱攻击、DAN攻击、前缀诱导等检测类别面前表现较差。Llama2-7B（中文）对部分敏感关键词存在监管盲区。导致出现包括言语辱骂、情绪诱导...
通过对7B尺寸LLAMA 2模型的实验，研究人员发现了LLAMA 2的位置编码（PE）的一个关键局限性，即阻碍了注意力模块汇集远处token的信息。为了进行长上下文建模，研究人员假设该瓶颈来源于LLAMA 2系列模型使用的RoPE位置编码，并控制超参数基础频率（base frequency）从10, 000增加到500, 000来减少RoPE位置编码中每个维度的...
揭示了通用预训练下 7B（即 70 亿参数）规模的语言模型（LLaMA-2-7B）在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力，并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型愈发稳定地将数学能力激发出来。
Llama2 模型使用一种称为分组查询注意(GQA)的注意力变体。当 KV 头数为 1 时,GQA 与 Multi-Query-Attention (MQA) 相同。 GQA 通过共享键/值来帮助缩小 KV 缓存大小。KV缓存大小的计算公式为: batch_size * seqlen * (d_model * n_kv_heads/ n_heads) * n_layers * 2 (K and V) * 2 (bytes...
研究团队首先仅使用 7.5K 数据,对 LLaMA-2-7B 模型指令微调,进而测评模型在 GSM8K 和 MATH 的表现。实验结果表明,当对每一个测试集中的问题从 256 个生成的答案中选择最佳答案时,测试准确率可分别高达 97.7% 和 72.0%,这一结果说明即使是通用预训练下 7B 量级的小模型,也具备生成优质回答的巨大潜力,这一发...
通过对7B尺寸LLAMA 2模型的实验,研究人员发现了LLAMA 2的位置编码(PE)的一个关键局限性,即阻碍了注意力模块汇集远处token的信息。 为了进行长上下文建模,研究人员假设该瓶颈来源于LLAMA 2系列模型使用的RoPE位置编码,并控制超参数基础频率(base frequency)从10, 000增加到500, 000来减少RoPE位置编码中每个维度的旋转...
通过对7B尺寸LLAMA 2模型的实验,研究人员发现了LLAMA 2的位置编码(PE)的一个关键局限性,即阻碍了注意力模块汇集远处token的信息。 为了进行长上下文建模,研究人员假设该瓶颈来源于LLAMA 2系列模型使用的RoPE位置编码,并控制超参数基础频率(base frequency)从10, 000增加到500, 000来减少RoPE位置编码中每个维度的旋转...
LLaMA-2 7B模型的数学能力揭示 LLaMA-2 7B模型在没有特定数学预训练的情况下,通过对数千个数学问题进行监督式微调(SFT),展现出了强大的数学解决能力。在GSM8K和MATH基准测试中,模型在从256个随机生成的答案中选择最佳答案时,分别达到了97.7%和72.0%的准确率。然而,当只考虑单次随机生成的答案时,准确率分别下降到...
研究团队首先仅使用 7.5K 数据,对 LLaMA-2-7B 模型指令微调,进而测评模型在 GSM8K 和 MATH 的表现。实验结果表明,当对每一个测试集中的问题从 256 个生成的答案中选择最佳答案时,测试准确率可分别高达 97.7% 和 72.0%,这一结果说明即使是通用预训练下 7B 量级的小模型,也具备生成优质回答的巨大潜力,这一发...
经测评,Llama2-7B(中文)在7类检测中表现不佳,国内大模型应用若基于该大模型开发,必须加强内容安全建设,否则会出现大量违规内容,埋下隐患。 测评发现: Llama2-7B(中文)内容安全基础能力基本过关,在面对基础问答时表现良好,可快速应答,并未出现异常。