Paper URL:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ Blog URL:https://huggingface.co/blog/llama2 TL;DR Meta出品的 Llama 续作 Llama2,一系列模型(7b、13b、70b)均开源可商用。Llama2 在各个榜单上精度全面超过 Llama1,同时也超过目前所有开源模型。...
模型还是直接复用之前的代码,不过最小的8B模型也用上了GQA了,实测速度挺快。手头的llama-2可以丢了,可以拥抱llama-3了。想要高效微调LLaMA-3,可以看我这篇新鲜出炉的文章。 llama2 出来了,并且开源可商用,这下开源社区又要变天了。快速看一下官网以及paper,看看llamav2相比v1有什么更新吧: 预训练语料从1->2 ...
设计一套针对熟悉ChatGLM、Llama2、Qwen等大型语言模型及其微调技术(如Prompt Engineering、P-Tuning v2、LoRA)的面试题目,旨在评估应聘者对这些模型架构的理解、微调方法的掌握程度以及在实际应用中的问题解决能力。以下是一套综合性的面试题设计方案: 857技术社区 2024/05/30 5650 【Rust与AI】LLM模型基本架构 rust...
在 RLHF V3 之前的模型早期版本中,我们的方法是将答案选择完全限制在前一次迭代中收集的样本“袋”中。例如,RLHF V3 在训练时只使用了 RLHF V2 中的样本。然而,尽管不断改进,这种方法还是导致了某些功能的退步。例如,通过定性分析发现,RLHF V3 在诗歌的押韵句方面比之前的版本更加吃力,这表明进一步研究遗忘的...
MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别是初学者同学们的进步。 转载自 | PaperWeekly ...
然后是一些 paper (终于) 开始分析 instruction tuning 的 data mixture Tulu: How Far Can Camels Go? Exploring the State of Instruction Tuning on Open Resources 结果非常 mix,没办法下结论哪种 mixture 好 但是知道哪种不好:NLP benchmark 3 - Eval 怎么做 ...
BGE2开源地址paper:https://arxiv.org/pdf/2310.07554.pdfmodel:https://huggingface.co/BAAI/llm-embedderrepo:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/FlagEmbedding/llm_embedder参考资料：[1]Llama 2吞吐量估算公式：total tokens/(total GPU hours * 3600)，根据Llama 2:Open Foundation and...
# Differentfrompaper, but it uses a different permutation #inorder to obtain the same calculation emb= torch.cat((freqs, freqs), dim=-1).to(x.device) self.register_buffer("cos_cached", emb.cos()[None, None, :, :].to(x.dtype), ...
Meta 在其 LLaMA 3 技术报告中简单提到用于训练 LLaMA 3 的大规模 GPU 集群,不过在报告中并没有详细介绍其集群的构成以及相应的网络解决方案。Meta 最近发布了相应的 Paper,我们这里进行简单介绍。 对应的论文为:Proceedings of the ACM SIGCOMM 2024 Conference: RDMA over Ethernet for Distributed Training at Met...
IALP 2024. [paper] Liu et al. Instruct-Code-Llama: Improving Capabilities of Language Model in Competition Level Code Generation by Online Judge Feedback. ICIC 2024. [paper] Wang et al. Cybernetic Sentinels: Unveiling the Impact of Safety Data Selection on Model Security in Supervised Fine-...