一、Llama Benchmark简介 Llama Benchmark是一个开源项目,旨在帮助用户评估GPU性能,以便更好地了解其是否能满足运行Llama 2等大型语言模型的需求。该项目提供了一组针对LLM的基准测试,可以测试GPU在处理大量数据和复杂计算方面的能力。 二、安装Llama Benchmark 要安装Llama Benchmark,您需要执行以下步骤: 打开终端,并...
这个项目旨在帮助用户评估他们的GPU性能,以便更好地了解其是否能满足运行Llama 2等大模型的需求。以下是使用Llama Benchmark进行测试的简要步骤: 1. 首先,您需要在GitHub上安装Llama Benchmark。打开您的终端,输入以下命令: ``` git clone https://github.com/llama-team/llama_benchmark.git cd llama_benchmark ...
基于 Transformer 结构,在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 benchmark(C-Eval/MMLU)上均取得同尺寸最好的效果。 百川模型结构与LLAMA相近,作了如下的优化: 分词器 参考学术界方案使用 SentencePiece 中的 Byte-Pair Encoding (BPE) 作为分词算...
a. 在长上下文的推理中，模型的 ppl 要显著优于修复前的 ppl b.Benchmark 上测试结果显示修复前后区别不大，可能是因为 benchmark 上测试文本长度有限，很少触发 Position embedding 的碰撞 Benchmark 对比 Perplexity 我们在通用的文本数据上对修改前后模型在中英文文本上的困惑度进行测试，效果如下：[0] Dongxu Zh...
Llama 3的两个指令微调版本实力到底如何，也有了最新参考。与之前大家分数都相近的MT Bench相比，Arena-Hard区分度从22.6%提升到87.4%，孰强孰弱一目了然。Arena-Hard利用竞技场实时人类数据构建，与人类偏好一致率也高达89.1%。除了上面两个指标都达到SOTA之外，还有一个额外的好处：实时更新的测试数据包含人类新...
与之前大家分数都相近的MT Bench相比,Arena-Hard区分度从22.6%提升到87.4%,孰强孰弱一目了然。 Arena-Hard利用竞技场实时人类数据构建,与人类偏好一致率也高达89.1%。 除了上面两个指标都达到SOTA之外,还有一个额外的好处: 实时更新的测试数据包含人类新想出的、AI在训练阶段从未见过的提示词,减轻潜在的数据泄露。
随着Claude 3、Llama 3甚至之后GPT-5等更强模型发布,业界急需一款更难、更有区分度的基准测试。 大模型竞技场背后组织LMSYS推出下一代基准测试Arena-Hard,引起广泛关注。 Llama 3的两个指令微调版本实力到底如何,也有了最新参考。 与之前大家分数都相近的MT Bench相比,Arena-Hard区分度从22.6%提升到87.4%,孰强孰...
、AgieVal（一组与生物、物理和化学相关的问题）、HumanEval（代码生成测试）、和 Big-Bench Hard（...
关于Llama 3,又有测试结果新鲜出炉 —— 大模型评测社区 LMSYS 发布了一份大模型排行榜单,Llama 3 位列第五,英文单项与 GPT-4 并列第一。 不同于其他 Benchmark,这份榜单的依据是模型一对一 battle,由全网测评者自行命题并打分。 最终,Llama 3 取得了榜单中的第五名,排在前面的是 GPT-4 的三个不同版本...
大模型一对一战斗75万轮，GPT-4夺冠，Llama 3位列第五 克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 关于Llama 3，又有测试结果新鲜出炉——大模型评测社区LMSYS发布了一份大模型排行榜单，Llama 3位列第五，英文单项与GPT-4并列第一。不同于其他Benchmark，这份榜单的依据是模型一对一battle，由全网测评者...