2、清洗 三、模型技术 四、Eval 五、讨论 1、安全性 2、碳排放(比较新颖) LLaMA 2 一、简述 LLaMA-1 vs LLaMA-2: 二、PreTraining 1、数据 2、训练 3、Eval 三、Fine-Tune 1、SFT 2、RLHF 3、Chat:多轮时的一致性&黑科技GAtt 4、Eval 五、讨论·安全性23.2...
Llama 2的预训练主要集中在英语数据上,尽管实验观察表明模型在其他语言方面已有一定的熟练度,但由于非英语语言的预训练数据量有限,其熟练度受到限制(如下图所示)。因此,该模型在非英语语言中的性能仍然脆弱,应谨慎使用(说明多语言能力差:有可能是词表较小导致)。 预训练数据截至到2022年9月,但某些调整数据较新,...
相比于Llama-1,Llama-2将预训练的语料扩充到了 2T token,同时将模型的上下文长度从2,048翻倍到了4,096,并引入了分组查询注意力机制(grouped-query attention, GQA)等技术。 有了更强大的基座模型Llama-2,Meta通过进一步的有监督微调(Supervised Fine...
RLHF)等技术对模型进行迭代优化,并发布了面向对话应用的微调系列模型 Llama 2 Chat版本,通过“预训练-有监督微调-基于人类反馈的强化学习”这一训练流程,Llama 2 Chat不仅在众多基准测试中取得了更好的模型性能,同时在应用中也更加安全。
2. 3. 4. 5. 6. 复制 模型下载完成后,接下来就需要正式启动这些模型了: from llama_cpp import Llama llama2 = Llama( model_path="/content/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf", n_gpu_layers=-1, n_ctx=1024, echo=False ) llama3 = Llama( ...
从一开始，Meta Llama 3 就致力于成为最强大的模型。Meta 在预训练数据上投入了大量的资金。据悉，Llama 3 使用从公开来源收集的超过 15T 的 token，是 Llama 2 使用数据集的七倍，其中包含的代码数据则是 Llama 2 的四倍。考虑到多语言的实际应用，超过 5% 的 Llama 3 预训练数据集由涵盖 30 多种语言的...
Llama 3 vs Llama 2: Which Is Better? There is no question that Llama 3 has made some drastic improvements to performance since the previous version, Llama 2. This is to be expected as Llama 3 is the AI model that Meta is now using to power Meta AI. To make this possible, Meta has...
Llama-2 和 Llama-3 的提示词格式有所不同: template_llama2 = f"""[INST]<<SYS>>{sys_prompt1}<</SYS>> Here is the board image: __BOARD__\n {game_prompt} [/INST]""" template_llama3 = f"""<|begin_of_text|> <|start_header_id|>system<|end_header_id|>{sys_prompt2}<|eot...
项目地址:https://github.com/tairov/llama2.mojo 随着Mojo 的发布,这位 Mojo 社区成员受到启发,将在 Python 上移植的 llama2.py 移植到了 Mojo 上。它已经比 Karpathy 的 llama.c 快了 20%。而这并不是速度的终点,未来可能会更快。 llama2.py、llama2.c、llama2.mojo 的直观对比 ...
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