1、Llama-2-70B-chat-GPTQ 项目连接:Llama-2-70B-chat-GPTQ 开源协议:Meta AI对于llama2的用户协议 优点:可直接部署运行,可实现上下文记忆 缺点:int4量化,精度下降,目前仅支持70B-chat模型,等待作者后续开放更多型号的轻量化版本。 此项目是对llama2-70B-chat进行了int4量化,显存占用达到了预估水准。 +---+...
运行第二个代码单元中的代码以下载 LLaMA 2 的 7B 版本以运行 Web UI。我们将下载模型的GPTQ优化版本,这可以显着降低使用量化运行模型的成本。 !pythondownload-model.pyTheBloke/Llama-2-7B-GPTQ 几分钟后模型下载完成后,我们就可以开始了。 启动应用程序 我们现在准备加载应用程序!只需运行 Notebook 末尾的代...
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLMmodel=AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(model_dir,# 存放模型的文件路径,里面包含 config.json, tokenizer.json 等模型配置文件model_basename="vicuna7b-gptq-4bit-128g.safetensors",use_safetensors=True,device="cuda:0",use_triton=True,# Batch inference 时...
LLaMA-2-70B-Chat-GGML:huggingface.co/TheBloke LLaMA-2-70B-GPTQ:huggingface.co/TheBloke LLaMA-2-70B-chat-GPTQ:huggingface.co/TheBloke 效果方面 Meta在论文中表示,LLaMA 70B的模型在许多方面都超越了 ChatGPT-3.5的水平。在一些第三方的评测中【HuggingFace LeaderBoard】不错。 AI2 Reasoning Challenge ...
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...
Llama-2在中文能力上全方位逊色于ChatGPT。这一结果表明，Llama-2本身作为基座模型直接支持中文应用并不是一个特别优秀的选择。推理能力上，不管中英文，Llama-2距离ChatGPT仍然存在较大差距。由此可见，对于大模型来说，推理能力提升的难度比基础语言能力提升的难度要高得多。安全对齐让模型过度谨慎 Llama-2的一大特色...
针对模型训练，与ChatGPT相同，Llama 2也是经历了预训练（Pretraining）、微调（Fine-tuing）和人类反馈强化学习（RLHF）三个阶段。除了开源了Llama 2，Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。在各大基准测试上，Llama 2在推理等方面表现相当出色。接下来，具体看看Llama 2是如何诞生的吧。预训练 为了创建新的...
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。
在这里,我们将重点讨论在本地运行类 ChatGPT 服务的情况,这就是 llama.cpp 所做的事情,让我们假设 batch size 为 1。为了高效推理,KV 缓存必须存储在内存中;KV 缓存需要存储每一层的 KV 值,这相当于存储: 这里使用 n_bytes 来表示每个参数的字节数;对于 float32 是 4,对于 float16 是 2,以此类推。中间...