基准测试 样本数(Shot) GPT-3.5 GPT-4 PaLM PaLM-2-L Llama 2 MMLU (5 样本) 70 78.3 86.1 –– 86.4 TriviaQA (1 样本) 69.3 33 37.5 –– 81.4 Natural Questions (1 样本) 68.9 37.5 52.3 –– 85 GSM8K (8 样本) 85 56.5 56.8 –– 87 HumanEval (0 样本) 48.1 92 56.7 –– 51.2 BIG...
Benchmark Shots GPT-3.5 GPT-4 PaLM PaLM-2-L Llama 2 MMLU (5-shot) 70 78.3 86.1 – – 86.4 TriviaQA (1-shot) 69.3 33 37.5 – – 81.4 Natural Questions (1-shot) 68.9 37.5 52.3 – – 85 GSM8K (8-shot) 85 56.5 56.8 – – 87 HumanEval (0-shot) 48.1 92 56.7 – – 51.2 BIG...
Llama 2 支持 20 种语言,虽然比 GPT-4 稍少,但仍覆盖了相当广泛的语言范围。 5、GPT-4 是否有可用的基准测试? 不幸的是,没有提及 GPT-4 的具体基准测试,因此对其性能还有一些问题没有答案。 结论 Llama 2 和 GPT-4 代表了自然语言处理领域的前沿进展。尽管数据集较小,Llama 2 以其简洁性、易用性和有...
相比之下ChatGPT、GPT4已经支持到16k，Claude甚至支持到了100k。足以见得将LLaMA拉长是如此的任重而道远...
如表4所示,Llama 2 70B在MMLU和GSM8K上与GPT-3.5(OpenAI,2023)接近,但在编码基准测试上存在显著差距。Llama 2 70B的结果在几乎所有基准测试上与PaLM(540B)相当或更好。在Llama 2 70B和GPT-4以及PaLM-2-L之间的性能仍存在较大差距。 我们还分析了潜在的数据污染问题,并在A.6节中分享了详细信息。GPT-3.5和...
作者重点研究了基于 GPT2、LlaMA、Mistral 的语言模型架构，其中 GPT2 采用了更新的 Rotary Position Embedding (RoPE) 技术。左图为训练时间充足，右图为训练时间不足的 scaling laws 上图 1 简要概述了作者提出的前 5 条定律，其中左 / 右分别对应了「训练时间充足」和 「训练时间不足」两种情况，分别对应了...
如果训练时间充足,作者发现,不论使用何种模型架构,GPT2 或 LlaMA/Mistral,模型的存储效率均可以达到 2bit/param—— 即平均每个模型参数可以存储 2 比特的信息。这与模型的深度无关,仅与模型大小有关。换言之,一个 7B 大小的模型,如果训练充足,可以存储 14B 比特的知识,这超过了维基百科和所有英文教科书中人类...
作者首先指出,通过开源模型在基准数据集 (benchmark) 上的表现来衡量 LLM 的 scaling law 是不现实的。例如,LlaMA-70B 在知识数据集上的表现比 LlaMA-7B 好 30%,这并不能说明模型扩大 10 倍仅仅能在容量上提高 30%。如果使用网络数据训练模型,我们也将很难估计其中包含的知识总量。
作者首先指出,通过开源模型在基准数据集 (benchmark) 上的表现来衡量 LLM 的 scaling law 是不现实的。例如,LlaMA-70B 在知识数据集上的表现比 LlaMA-7B 好 30%,这并不能说明模型扩大 10 倍仅仅能在容量上提高 30%。如果使用网络数据训练模型,我们也将很难估计其中包含的知识总量。
Llama 2 70B的结果在几乎所有基准测试上与PaLM(540B)相当或更好。在Llama 2 70B和GPT-4以及PaLM-2-L之间的性能仍存在较大差距。 我们还分析了潜在的数据污染问题,并在A.6节中分享了详细信息。GPT-3.5和GPT-4来自OpenAI(2023)。PaLM模型的结果来自。PaLM-2-L的结果来自Anil等(2023)。 Fine-tuning Llama 2...