如图所示,LLaMA2 7B模型总共有N=32个Decoder block。其中LLaMA2-7B self-attention部分是Multi-head Attention,总共有32个head。LLaMA2-7B支持的context length上下文长度是2k,也就是4096个token长度,输入0~2048个token,输出0~2048个token。 模型输入经过embedding->32个 Transformer Decoder layer->RMSNorm->linear-...
llama2 相比于llama1其训练数据提升了40%,有 7B、13B、34B、70B 四个大小,其中 34B 的没有开放,另外三个都可下载。llama2 总共使用 2T 的 token 进行训练,上下文长度为 4096,是 llama1 的两倍。 从其model card中可知,llama2 的预训练是在 A100-80GB 上运行了 3.3M GPU hours。 1.2 数据分布 在预训练...
Llama 2相比上一代,不仅用了更多的训练数据,而且context length直接翻倍,达到了4096。 更重要的是,Llama 2在公开测试基准上的结果显示,其在代码、常识推理、世界知识、阅读理解、数学等评测维度的能力均获得了大幅的提升。仅7B的版本就在很多测试集上接近甚至超越30B的MPT模型的表现。 尤其需要注意的是,Llama 2 70B...
本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。 准备环境和资源 创建工作空间,详情请参见创建工作空间。 创建DSW实例,其中关键参数配置如下。具体操作,请参见创建DSW实例。 资源规格:推荐使用GU100。本方案选择:ecs.gn7e-c16g1.4...
Supporting most popular programming languages, including Python, C++, Java, PHP, and Javascript (among others), it’s available in model sizes of 7B, 13B and 34B parameters, and boasts a context length of up to 100,000 tokens. Two additional variations,Code Llama - PythonandCode Llama - In...
基于以上分析,本文作者提出了LongLoRA微调方法,它可以扩展预训练LLM的下文长度,例如:LLaMA、LLaMA2等。在一台 8× A100 机器上,微调后的LLaMA2-7B模型上下文长度可以达到100k,微调后的LLaMA2-70B模型上下文长度可以高达 32k 。 LoRA的主要工作原理是通过使用低秩权重更新来近似完全微调,地作者发现短时间的注意...
👍 2 YellowRoseCx commented Mar 7, 2023 Anyone have info regarding use with AMD GPUs? The 7b LLaMa model loads and accepts up to 2048 context tokens on my RX 6800xt 16gb I keep seeing people talking about VRAM requirements when running in 8 bit mode and no one's talking about nor...
2 - LLaMA 出现之后 Alpaca:起始文章,但是模型本身强度并不多高 Vicuna 在开源中只做对话强度不错,格式符合人类喜好,生成内容多,unique token 多 Automatic eval 中,可能 in-context learning /reasoning/knowledge suboptimal (体现在 MMLU,BBH 分数),不是说它不行,而是说它可以更好 ...
Run an OpenAI-like API server for your llama2 models Download a model Here is a llama2 7B model with 32K context length: curl -s -L --remote-name-all https://huggingface.co/rozek/LLaMA-2-7B-32K_GGUF/resolve/main/LLaMA-2-7B-32K-Q4_0.gguf ...
它仅用8k大小的token文档进行训练,就能将Llama-2窗口扩展至128k。 最重要的是,在这个过程中,只需要原来1/6的内存,模型就获得了10倍吞吐量。 除此之外,它还能大大降低训练成本: 用该方法对7B大小的羊驼2进行改造,只需要一块A100就能搞定。 团队表示: ...