和闭源模型相比,Llama 2 比 GPT-4 和 PaLM-2-L 还有差距 1.4 细节 Context length:4k的上下文,对于chat、summarization、understanding longer documents 等任务有较好效果,在150B tokens上进行2k和4k的对比,发现SQUAD任务性能没降低,SCROLLS上有提升(平均长度3.5k)。 Grouped-Query Attention:对于更大参数量、更大...
context length 扩展了两倍 使用grouped-query attention (GQA) 相比于 Llama1 的优化汇总在以下表格中 在这里插入图片描述 预训练数据 训练语料库包括来自公开可用来源的新混合数据,不包括来自 Meta 产品或服务的数据。努力从已知包含大量关于私人的个人信息的某些站点中删除敏感数据。 在2 万亿个数据上进行训练,因为...
def precompute_rope_params(head_dim, theta_base=10000, context_length=4096, freq_config=None): assert head_dim % 2 == 0, "Embedding dimension must be even" # Compute the inverse frequencies inv_freq = 1.0 / (theta_base ** (torch.arange(0, head_dim // 2) / (head_dim // 2)))...
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...
Llama 2开启了全球范围内AI大型模型的共享新篇章。它包括了模型权重和用于预训练和微调的Llama语言模型的起始代码，参数范围从70亿到700亿不等。相比于上一代模型，Llama 2采用了更多的训练数据，并且将context length直接翻倍，达到了4096。此外，Llama 2在人类的评判下与目前主流的模型相比占据上风，其中包括了在...
Llama 2开启了全球范围内AI大型模型的共享新篇章。它包括了模型权重和用于预训练和微调的Llama语言模型的起始代码,参数范围从70亿到700亿不等。相比于上一代模型,Llama 2采用了更多的训练数据,并且将context length直接翻倍,达到了4096。此外,Llama 2在人类的评判下与目前主流的模型相比占据上风,其中包括了在上下文长...
据公开资料显示,Llama 2在数据层面,相比上一代不仅使用了更多的训练数据,而且context length翻倍,达到4096。值得一提的是,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大幅提升。7B版本在很多测试集上接近甚至有超越30B的MPT模型的表现。
Llama 2用于训练的数据量，比LLaMA 1还多了40%，Llama 2预训练模型总共使用2兆Token训练，而且其上下文长度（Context Length）是LLaMA 1的两倍。所谓的上下文长度，是指模型在生成文本时可以参考的文本长度，拥有更长的上下文长度，代表着模型能够理解和生成更长的文本串行，有助于提升模型理解复杂文本结构和远程的语义...
context_length: int=4096 gradient_accumulation_steps: int=1 gradient_clipping: bool = False gradient_clipping_threshold: float = 1.0 num_epochs: int=1 # 根据自己情况填写 num_workers_dataloader: int=1 lr: float=1e-4 weight_decay: float=0.0 ...
Llama 2 vs. LLaMa 1 The Llama 2 research paper details several advantages the newer generation ofAI modelsoffers over the original LLaMa models. Greater context length:Llama 2 models offer a context length of 4,096 tokens, which is double that of LLaMa 1. The context length (or context win...