对于ChatGPT，研究人员在各代中都使用了gpt-3.5-turbo-0301的模型。对于PaLM，则使用的是chat-bison-001模型下图即为评估结果——可以看到，Llama 2-Chat模型在单匝和多匝提示上的表现都明显优于开源模型。特别是，在60%的提示中，Llama 2-Chat 7B模型都优于MPT-7B-chat。而Llama 2-Chat 34B与同等大小的Vicu...
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开源了性能更强的Llama-2，也提供了更加宽松的商用许可。
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。
与GPT-4持平,上下文长度达3.2万token的LLaMA 2 Long,正式登场。 在性能上全面超越LLaMA 2。 和竞争对手相比,在指令微调MMLU (5-shot)等测试集上,表现超过ChatGPT。 在人类评估(human evaluation)上甚至优于10万token的Claude 2,这个话题还在Reddit上引发了讨论。
georgesung/llama2_7b_chat_uncensored · Hugging Face 该内容详述了George Sung开发的Llama-2 7B聊天机器人模型的创建和训练过程,该模型使用了未经过滤的数据进行训练,可能会带来更自然、更不受限制的对话能力。训练过程采用了QLoRA,这是一种用于高效微调的方法,并且在一台24GB的NVIDIA A1... 内容导读 该内容详...
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...
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...
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。
对于ChatGPT,研究人员在各代中都使用了gpt-3.5-turbo-0301的模型。对于PaLM,则使用的是chat-bison-001模型下图即为评估结果—— 可以看到,Llama 2-Chat模型在单匝和多匝提示上的表现都明显优于开源模型。特别是,在60%的提示中,Llama 2-Chat 7B模型都优于MPT-7B-chat。而Llama 2-Chat 34B与同等大小的Vicuna-...
本文实践了在两块P100(16G)上微调Llama-2-7b-chat模型的过程,源码在 github.com/git-cloner/l ,参照了 github.com/FlagAlpha/Ll 。由于每种推理卡的情况不同,所以针对P100删除了bf16、fp16等参数,精度也降到了8bit进行微调。 1、显卡要求 16G显存及以上(P100或T4及以上),一块或多块。 2、Clone源码 git...