为了计算KV缓存大小,我们将两者都乘以 n_layers 和 d_model,得到以下方程: 每个token kv缓存 kv_cache_size: = (2 * 2 * n_layers * d_model ) = (2 * 2 * n_layers * n_heads * d) 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-Attent...
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...
本文在meta发布的Llama-2-7b基础上进行预训练,pretrain_clm.py代码的中文注释参考[0],执行脚本如下所示: python pretrain_clm.py --output_dir ./output_model --model_name_or_path L:/20230903_Llama2/Llama-2-7b-hf --train_files ../../data/train_sft.csv ../../data/train_sft_sharegpt.csv...
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...
二、Llama2-7b的generate() 2.1 tokenizer处理 2.2 token生成过程 参考资料 最近在做大模型评测,时常出现自测指标与官方指标不一致。究其原因,一方面和prompt构造方式有关,另一方面和指标计算逻辑有关,近期又发现硬件和数据类型也可能是潜在因素(后续会出专题文章进行总结)。为了对指标差异进行溯源,新的实验会设定prompt...
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...
Atom-7B是一个基于Llama2架构的预训练语言模型,Llama中文社区将基于大规模中文语料,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级。通过以下数据来优化Llama2的中文能力: 说明:除了网络数据和竞赛数据集这2个没有提供链接,其它的4个都提供了数据集的链接。
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、能力和知识测试上取得了SOTA。最最最重要的是，这次...
7月6日，上海人工智能实验室与商汤科技等联合发布了书生·浦语开源体系（https://github.com/InternLM），不仅开源了书生·浦语的轻量版本（InternLM-7B），还率先开源了从数据、训练到评测的全链条工具体系，并提供完全免费的商用许可；7月14日，智谱科技开放ChatGLM2-6B免费商用；7月19日，Meta开源了性能更强...
步骤一:准备Llama-2-7B-Chat模型 进入DSW开发环境。 PAI控制台。 在页面左上方,选择DSW实例所在的地域。 在左侧导航栏单击工作空间列表,在工作空间列表页面中单击默认工作空间名称,进入对应工作空间内。 在左侧导航栏,选择模型开发与训练>交互式建模(DSW)。