LLAMA2中,相比于LLAMA1主要引入了RLHF(人类反馈强化学习,也就是在训练ChatGPT提到的一个技术)。 训练Llama-2-chat:Llama 2 使用公开的在线数据进行预训练。然后通过使用监督微调创建 Llama-2-chat 的初始版本。它使用人类反馈强化学习 (RLHF) 进行迭代细化,其中包括拒绝采样和近端策略优化 (PPO)。 从论文中来看...
从回答正确性角度来讲,Llama2-7B-chat 要优于 Llama2-7B,特别是常识能力的题,实际上 chat 版本给出的答案是差不多的(差不多的意思是它说的这只鸟并不是最小的鸟,但是它答题的方式是对的)。 实测结果 # FlagAlpha Chinese LLama2 7B-chat 5 道题目,该模型都给出了准确的回答,同时回答问题语序通顺、用...
LLaMa 2-Chat是LLaMa 2的聊天变体,它使用了公开可用的训练数据集和超过一百万个人类注释来微调,以提高对话的质量和多样性。它使用了人类反馈强化学习(RLHF)的方法,与OpenAI的ChatGPT使用了相同的方法。 LLaMa 2和LLaMa 2-Chat都是开源的,所以研究人员和爱好者可以在其基础上构建自己的应用程序。它们也支持在Azure...
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-33B和Falcon 40B相比,总体胜率超过75%。 此外,最大的Llama 2-Chat模型与ChatGPT相比,70B版本的胜率为36%,平局率为31.5%。
InternLM-104B和Llama2-70B的代码能力不相上下，HumanEval和 MBPP两个数据集上互有胜负。轻量级模型的对比 重量级赛道上你追我赶，在7B量级的轻量级赛道上，开源模型的竞争也十分活跃。在众多国内开源模型之中，百川智能发布的Baichuan-7B、清华大学和智谱AI发布的ChatGLM2-6B、上海人工智能实验室发布的InternLM-7B...
具体来说,首先使用LLAMA 2-Chat中使用的RLHF数据集,并用LLAMA 2-Chat本身生成的自指导(self-instruct)长数据对其进行扩充,预期模型能够通过大量RLHF数据学习到一系列不同的技能,并通过自指导数据将知识转移到长上下文的场景中。 数据生成过程侧重于QA格式的任务:从预训练语料库中的长文档开始,随机选择一个文本块,...
虽然相比于 ChatGPT 等需要大量算力资源的超大规模的语言模型,单张显卡的要求已经很低了,但还能更低!最近有开发者实现了在 MacBook 上运行 LLaMA,还有开发者成功在 4GB RAM 的树莓派上运行了 LLaMA 7B。 这些都得益于一个名为 llama.cpp 的新项目,该项目在 GitHub 上线三天,狂揽 4.6k star。
LLaMA-2是一个基础模型,Meta开放了两个版本,一个是纯无监督训练出来的基础模型,另一个是在基础模型之上进行有监督微调SFT和人类反馈的强化学习RLHF进行训练的Chat模型。所发布的两个版本中,都提供了7B、13B 和70B的三个参数规模的模型。 基础信息 由Meta AI的GenAI团队开发 LLaMA-2无监督训练数据截至2022年9月;...
Llama2-7B-Chat大模型微调实战 Llama2系列是Meta开发并公开的大型语言模型(LLMs),有7B、13B和70B三种不同参数大小的模型,每种参数大小分别对应...