六、小节 今天我们学习了了LLaMA2大模型,我们对比了LLaMA1和 LLaMA2模型的技术细节以及整体同理,同时学习了LLaMA2模型的内部核心算法,包括与Transformers架构的差异, RMS Normalization,Group Multi Query Attention,SwiGLU Activation Function等算法。最后我们对比学习了LLaMA2与国内大模型的异同,更进一步加深了我们对LLaMA...
Llama 2架构中的Tokenizer组件负责将输入的文本语句进行分词和编码。 分词是指将连续的文本拆分成一个个独立的词汇单元,而编码则是将这些词汇单元转换为模型能够处理的整数表示。Llama 2使用了专门的分词表(tokenizer.json)来定义词汇与整数之间的映射关系。 具体来说,当我们输入一串语句给Llama 2模型进行推理时,Tokeniz...
最后，作者在这些基础上，提出了专门用于指令调优模型的CEPE-Distilled(CEPED)。它仅使用未标记的数据来扩展模型的上下文窗口，通过辅助KL散度损失将原始指令调整模型的行为提炼为新架构，由此无需管理昂贵的长上下文指令跟踪数据。最终，CEPED可以在保留指令理解能力的同时，扩展Llama-2的上下文窗口，提高模型长文本性能。
开源的基座模型包括7B、13B、70B3个版本,并提供了对话增强版本的Llama chat和代码增强版本的Code Llama,供开发者和研究人员使用。 两代模型架构区别 Llama 2和初代模型相比,仍然延续Transformer’s decoder-only架构,仍然使用Pre-normalization、SwiGLU激活函数、旋转嵌入编码(RoPE),区别仅在于前述的40%↑的训练数据、...
多模态模型统一架构解读 大语言模型在很多方面展现了强大的能力，也在一定程度上让人们看到了实现通用人工智能（AGI）的希望。多模态模型提供了不同模态之间信息交互的渠道，使得视觉信息、语音信息等能和文本语义信息互为补充，让大语言模型能听到世界、看到世界，从而向 GI 又前进一步。因此，训练多模态模型的重点是...
LLaMa 2 属于 LLM 系列,类似于 GPT-3 和 PaLM 2。虽然它们之间存在一些技术差异,但开发以及工作原理基本相似,即利用 Transformer 架构并遵循预训练和微调的原则。 当我们向 LLaMa 2 提供文本输入时,无论是通过文本提示还是其他方式,LLaMa 2 都会利用其神经网络(一种包含数十亿个称为“参数”的变量的级联算法)来...
1.1 LLAMA2 架构和模型规模 LLAMA2-Chat 是建立在 LLAMA2 系列预训练语言模型基础上的创新性成果。LLAMA2 采用标准的 Transformer架构,并提供了三种尺寸的开源模型:7B、13B和70B。其优化过程结合了监督微调(supervised fine-tuning)和强化学习人类反馈(reinforcement learning with human feedback,RLHF)。
LLaMA2模型架构 LLaMA2是一种优化的自回归语言变换器。微调版本使用监督微调（SFT）和人工反馈强化学习（RLHF）来对齐人类对实用性和安全性的偏好。LLaMA2训练数据 LLaMA2是在来自公开可用来源的2万亿tokens数据上进行的预训练。微调数据包括公开可用的指令数据集，以及超过100万个新的人工注释示例。预训练和微调数据集...
Llama 2 的训练语料库包含了来自公开可用资源的混合数据,并且不包括 Meta 产品或服务相关的数据。Llama 2 采用了 Llama 1 中的大部分预训练设置和模型架构,包括标准 Transformer 架构、使用 RMSNorm 的预归一化、SwiGLU 激活函数和旋转位置嵌入...
LLaMA2是Meta AI基于Transformer架构开发的大型语言模型,但相比传统的Transformer模型,LLaMA2在多个方面进行了优化和改进。 1. Transformer架构的继承与优化 LLaMA2继承了Transformer模型的基本结构,即使用自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据。然而,LLaMA2在Transformer的基础上进行了多项优化,以提高模型的性能和效率...