近期,Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源,包含7B、13B、70B不同尺寸,分别对应70亿、130亿、700亿参数量,并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途(但月活超过7亿以上的企业需要申请),对企业和开发者来说,提供了大模型研究的最新利器。 目前,Llama-2-Chat在...
近期,Meta 宣布大语言模型Llama2 开源,包含7B、13B、70B不同尺寸,分别对应70亿、130亿、700亿参数量,并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途(但月活超过7亿以上的企业需要申请),对企业和开发者来说,提供了大模型研究的最新利器。 目前,Llama-2-Chat在...
相比LLaMA-1,LLaMA-2 将模型尺寸提升到了 700 亿参数,搭配更海量的训练数据,LLaMA-2(70B) 获得了客观的性能提升,在多个评测集上达到了和ChatGPT近似的性能。 论文也提供了 LLaMA-2(70B) 与闭源模型(GPT-3.5,GPT-4,PaLM, PaLM-2)的性能对比,ChatGPT 在 MMLU 上获得了 70.0 的分数,与 LLaMA-2(70B) 的...
Llama2 with 13B FP16 参数量暴跌81.4%后,它能否维持文献总结能力和解释名词的能力?我有点怀疑。至于翻译,我都懒得测了,它不是干这个的料。 ```shell ollama run llama2:13b-chat-fp16 ``` (1)总结:⭐⭐⭐⭐⭐ Inference of gene regulatory networks from transcriptomics data is a challenging ...
Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型,参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 可免费用于研究和商业用途并且提供了一系列具有不同大小和功能的模型,因此一经发布备受关注。在之前的文章中,我们详细地介绍了Llama 2 的使用和优势以及FAQ。本文将介绍如何借助应用管理...
Llama 2大模型有70亿、130亿、700亿三个参数规模版本。参数是指大模型在训练过程中用来对所学内容进行编码的参数，参数数量越大，模型复杂性越高，对服务器的性能要求也越高。较小的模型运行起来更快更轻松，较大的模型更适合复杂推理任务。▲图为Llama 2大模型70亿、130亿、700亿三个参数规模版本介绍 与其他...
我们发现，如果不利用减少的内存占用（通过增加批次大小），那么相对于全参数微调，LoRA并没有很明显的速度优势。不过，如果你的工作负载不受计算限制，那么增加批次大小确实可以提高训练吞吐量。例如，当在一个p4de.24xlarge节点上微调一个LLaMA-7B模型时，全参数微调需要将批量大小设置为8，以充分利用可用的GRAM内存...
1. ELYZA发布了基于Meta的Llama2的日语LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」,参数数量达到70亿,性能媲美GPT3.5。 2. 该模型经过追加事前学习和独特的事后学习,性能在5级手动评估中获得最高分,尽管还未达到封闭型LLM的水平,但已经与GPT3.5相匹敌。 3. ELYZA成功地将英语等其他语言的LLM能力引入日本语,并通过减少日...
对于规模最大的 LLAMA-2 70B 模型,剪裁 30% 再进行 RFT 后,最终在 Alpaca 数据集中的平均准确率为 74.3%,原稠密模型的准确率为 76.6%。经过剪裁的模型 LLAMA-2 70B 保留了约 51.6B 个参数,其吞吐量得到了显著提高。 作者还发现 Phi-2 无法在 WikiText-2 数据集中,从被剪裁过的模型中恢复原有准确率,但...