LLaMA[2]是 Meta 提出的大语言模型。训练数据是以英语为主的拉丁语系,另外还包含了来自 GitHub 的代码数据。训练数据以英文为主,不包含中韩日文,所有训练数据都是开源的,分词之后大约有 1400B 的 tokens。 按照模型参数量,LLaMA 模型有 7B、13B、33B、65B 这四个不同参数规模的模型版本。7B 和 13B 版本使用了...
统计的参数分布以LLaMA_7B模型为例,7B模型的参数量约70亿,代码如下: 一、模型加载 将model_path替换成实际的LLaMA路径: fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer# 修改model_path为实际存放模型的路径model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_path",torch_dtype="auto",device_map="auto")...
即便是 Google 这样的团队，我们也能看到它在大模型的浪潮下有点手忙脚乱，本来以为是碾压局的 CodeGemma，没想到还是感觉发布得略显匆忙。以 Google 的手笔，能在 500 B 的数据量下将 7B模型提高到 CodeLLaMa-13B（2500 B tokens）的水平，居然还是没有超过 DeepSeekCoder-7B。回顾Google这几个月的动向，Bard...
并每一版本均提供了三种参数模型,参数量分别为 70亿(7B)、130亿(13B)和 340亿(34B) 。 不同的参数大小的模型将在速度和性能上有所差异:34B 模型有望提供更准确的编码帮助,但其速度将受到限制,因运行时需要更多的内存和GPU。相比之下,7B 和 13B 模型速度会更快,更适合低延迟的任务,例如实时代码完成,值得一...
Meta开源商用大语言模型LLaMA 2,包含基础和对话模型版本,参数为7B、13B、70B 近日,Meta 发布 LLaMA 2,开源可商用,包含基础预训练和微调对话版本,参数为 7B、13B、70B。预训练版本 LLaMA 2 是在 2 万亿 token 上训练的,微调版本 LLaMA2-chat 是在 100 万人类标记的数据上训练的,针对对话用例进行了专门优化。相...
llama2 7B/13B新增多机训练参数说明 开源项目>人工智能 Watch 170Star1.1KFork935 GVPAscend/MindSpeed-LLM 代码Issues30Pull Requests35Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz...
Code Llama 系列模型有三个版本，参数量分别为 7B、13B 和 34B。并且支持多种编程语言，包括 Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C# 和 Bash。Code Llama 稳定支持了最高 10 万 token 的上下文生成。下图 2 为 Code Llama 的微调流程。就其效果来说，Code Llama 的不同版本在 HumanEval 和 ...
要说开源模型比较出名的,当然是Meta最近发布的二代Llama模型。其目前开源了三种不同的参数模型:7B,13B,70B 训练方法和能力提升 LLAMA2中,相比于LLAMA1主要引入了RLHF(人类反馈强化学习,也就是在训练ChatGPT提到的一个技术)。 训练Llama-2-chat:Llama 2 使用公开的在线数据进行预训练。然后通过使用监督微调创建 Lla...
LLaMA 是Meta在2023年2月发布的一系列从 7B到 65B 参数的基础语言模型。LLaMA作为第一个向学术界开源的模型,在大模型爆发的时代具有标志性的意义。 为了更深入地理解LLaMA的技术特点,特地在此整理了LLaMA 1 模型架构、预训练、部署优化特点。话不多说,我们仔细看看吧。