在常见的中、英文评测榜单，可以看到，在英文 MMLU 榜单中，Colossal-LLaMA-2-7B-base 在低成本增量预训练的加持下，克服了灾难性遗忘的问题，能力逐步提升（44.47 -> 53.06），在所有 7B 规模的模型中，表现优异。在中文榜单中，主要对比了 CMMLU, AGIEVAL, GAOKAO 与 C-Eval，效果远超基于 LLaMA-2 的其...
Llama2 一经发布后,中文 Llama2 的一些工作便高效地卷了起来,例如在 Llama2 基础上做中文指令微调,让模型能够对齐中文能力;或是进行增量预训练/继续预训练+指令微调中文 SFT。 在本期实测中,我们将对比 10B 以下 LLama2 base/Chat 版本和中文魔改模型的效果。参与实测的模型是 LLama2 7B、 LLama2 7B chat、Y...
在常见的中、英文评测榜单,可以看到,在英文MMLU榜单中,Colossal-LLaMA-2-7B-base在低成本增量预训练的加持下,克服了灾难性遗忘的问题,能力逐步提升(44.47 -> 53.06),在所有7B规模的模型中,表现优异。 在中文榜单中,主要对比了CMMLU, AGIEVAL, GAOKAO与 C-Eval,效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型。尤其是与...
在“AI资产市场/模型” 中,不仅提供了Meta开源的原生版本:llama2-7b-base,同时提供了LinkSoul进行中文增强后的版本:Chinese-Llama-2-7b。 点击进入卡片页可了解模型结构和预训练数据等关键信息,并查看模型文件结构,帮助我们了解基础模型: 当然,我们也可通过网络搜索查询基础模型的各项能力评分,更有助于选择基础模型。
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...
Llama2 一经发布后,中文 Llama2 的一些工作便高效地卷了起来,例如在 Llama2 基础上做中文指令微调,让模型能够对齐中文能力;或是进行增量预训练/继续预训练+指令微调中文 SFT。 在本期实测中,我们将对比 10B 以下 LLama2 base/Chat 版本和中文魔改模型的效果。参与实测的模型是 LLama2 7B、 LLama2 7B chat、...
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...
「简单来说，Baichuan7B 70 亿参数模型在英文基准上已经能够与 LLaMA2 的 130 亿参数模型能力持平。因此，我们可以做到以小博大，小模型相当于大模型的能力，而在同体量上的模型可以得到更高的性能，全面超越了 LLaMA2 的性能，」王小川介绍道。其中 Baichuan2-13B-Base 相比上一代 13B 模型，数学能力提升 49%，...
Meta于北京时间 7 月 19 日凌晨开源了 LLaMA 的升级版:LLaMA-2,7B 到 70B 三种大小的模型全开放并且可免费商用。我们一起快速看一下新升级的 LLaMA-2 都有哪些令人激动的新特性吧。 基座微调全都有,模型丰富显诚意 LLaMA-2 目前开源了 70 亿参数, 130 亿参数和 700 亿参数 3 个尺寸版本。与 LLaMA-1 ...
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...