① Llama3 的优势技能:代码、数理逻辑、阅读理解 ② Llama3 的弱势:复杂中文指令(包括 4 步以上的数学推理) 一、Llama3模型细节模型大小8B/70B预训练数据量15T token(15万亿)后训练数据量1M token(1千万,…
显然 Llama 3 8B 模型在创作诗歌时,对我们天津的了解还不够深入。 而之前我使用 Grok 和 Llama 3 70B 模型输出的天津春天诗歌,连海河与柳絮都描写了进去,非常贴切。 显然Llama 3 8B 这个小模型在诗歌创作方面还有待提升,而且它输出的是英文。我在想,能否让它输出中文诗呢? 于是,我要求: 用中文写一首歌颂天...
整个过程之后,我们需要验证模型构建的正确性。我们将Huggingface的LLaMA3模型的所有参数复制到我们的模型中,然后通过HellaSwag评估我们自己的LLaMA3模型是否能够达到相同的效果。 在我们的llama3模型初始化时,copy huggingface原始llama3模型的权重。 通过...
在这幅图像中,输入特征矩阵只有5 x 3的大小,但在真实的Llama 3模型中,它增长到了8K x 4096,这是巨大的。 接下来是Feed-Forward Network中的隐藏层,增长到5325,然后在最后一层回落到4096。 图片 [6] Transformer block的多层 LlaMa 3结合了上述32个transformer block,输出从一个block传递到下一个block,直到达...
Llama3这个模型是在Meta新建的两座数据中心集群中训练的,包括超4.9万张英伟达H100GPU。 Llama3大型模型则达到400B,仍在训练中,目标是实现多模态、多语言的功能,预计效果将与GPT 4/GPT 4V相当。 二、Ollama安装 1、Ollama简介 Ollama 是一个开源的大型语言模型(LLM)服务工具,它允许用户在本地机器上运行和部署大...
Llama-3是Meta AI推出的开源大语言模型系列(接近GPT-4级别)。该系列模型利用超过15万亿Token的公开数据进行预训练,提供Base和Instruct等多版本、多规模的开源模型,从而满足不同的计算需求。PAI已对该系列模型进行全面支持,本文以Meta-Llama-3-8B-Instruct模型为例为您介绍如何在Model Gallery中部署和微调该系列模型。
安装完Ollama后,然后打开命令行,运行命令【ollama run llama3】 ,就可以下载并运行llama3大模型了(其他模型的运行命令如上),初次下载模型的会比较慢,下载完就可以愉快地对话了。 Ollama还支持其他功能如,图片等多模态输入、传入提示词调教模型等,具体可以看下文档。
这个时候它就能够根据我们知识库提供视频地址信息检索到然后发送到后端 llama3-Chinese:8B 中文模型中实现推理了。从而打造专属个人的私有化知识库大模型了。 总结:今天主要是使用ollama+llama3-Chinese:8B中文微调模型+MaxkB来实现一个私有化大模型,其实这套方案在别的项目也都有实现,目前比较成熟的应该是我前面介绍...
llama3-Chinese-chat 是一个 Github 项目，由名为「Ke Bai」的开发者开发。项目链接：https://github.com/CrazyBoyM/llama3-Chinese-chat 该模型效果如下：作者表示，该模型使用 170k + 高质量多轮中文对话数据连夜训练得到。他还整理了一份可用的训练数据列表，里面包含弱智吧、小红书、知乎等网络数据和开发者...
windows 目录F:\temp\llama3-Chinese-chat-main\deploy 文件夹目录中,输入CMD 弹出命令行窗口,执行如下命令 streamlit run web_streamlit_for_v1.py F:\\AI\\llama3-Chinese-chat-8b\\ --theme.base="dark" 其中F:\AI\llama3-Chinese-chat-8b\ 是模型下载后保存的目录 ...