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...
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...
如上图 2 所示，在这种情况下，GPT2 模型能比 LlaMA/Mistral 存储超过 30% 的知识，这意味着几年前的模型在某些方面超越了今天的模型。为什么会这样？作者通过在 LlaMA 模型上进行架构调整，将模型与 GPT2 的每个差异进行增减，最终发现是 GatedMLP 导致了这 30% 的损失。强调一下，GatedMLP 并不会导致模型的...
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...
v=rYXeQbTuVl0内容提要: 马克·扎克伯格在Dwarkesh Patel访谈中的演讲Llama 4及开源AI的进展与竞争：Llama 4系列发布，包括Scout、Maverick和未来的Behemoth（前沿模型，超过2万亿参数）。开源AI整体蓬勃发展，不只Llama一家独大，多种优秀模型涌现。开源模型与闭源模型差距缩小，开源超越闭源成趋势。专业化推理模型（...
OpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (Llama3, Mistral, InternLM2,GPT-4,LLaMa2, Qwen,GLM, Claude, etc) over 100+ datasets. - open-compass/opencompass
本文针对在 Amazon P5 (H100 GPU) 上部署 Llama-3-70b FP8 精度模型的两种方案选型(Trion 及 LMI – Large Model Inference 容器)进行了探索,同时提供了基于 FMBench 的性能评估的最佳实践,TensorRT-LLM 引擎的优化建议,以及快速上线生产应用的最佳实践。 Llama-3 概要 Meta 基于 Llama 2 架构推出了四款新一代...
kv int8 量化精度几乎无损,kv int4 量化精度在可接受范围之内。 推理高效,在 llama2-7b 上加入 int8/int4 kv 量化,RPS 相较于 fp16 分别提升近 30% 和 40%。 支持volta 架构(sm70)及以上的所有显卡型号:V100、20系列、T4、30系列、40系列、A10、A100 等等。
在中国的开源大模型中,少见地直接对标最大号羊驼Llama2-70B。 此番登场,这个代号为Qwen-72B的模型在10个权威基准评测中刷新开源模型最优成绩。 在部分测评,如中文任务C-Eval、CMMLU、Gaokao中,得分还超过了闭源的GPT-3.5和GPT-4。 但这,还不是阿里云这波开源的全部内容。