对于70B的模型,使用AdamW训练时优化器的参数量是模型本身的两倍,所以最后算起来每个checkpoint需要70 * 2 + 70 * 2 * 4 = 700GB ,还是非常大的。建议设置一下hf trainer的--save_total_limit number ,把太早的checkpoint删掉,避免集群的磁盘满了。 0x04 删除model.safetensors.i
2. 笔者实现了在8张3090显卡上,基于LoRA在FP16精度(无量化)下微调LLaMA2-70B模型(根据评估,应该还可以降低到6张卡的水平) 3. 目前暂时解决了使用Deepspeed会爆显存的问题,采用256GB内存的设备足够应付LLaMA2-70B模型的微调。 4. 目前尚未解决Pipeline Parallel导致的同时只有一个GPU在运行的效率低问题,考虑后续改...
从实验结果来看，RoPE ABF在所有位置编码变体中取得了最好的效果，证明了简单修改RoPE即可有效提升模型的上下文长度。并且，研究人员也选择没有选择稀疏注意力，考虑到LLAMA 2-70B的模型维h为8192，只有当输入序列长度超过6倍h（即49,152）个token时，注意力矩阵计算和值聚合的成本才会成为计算瓶颈。数据混合（Data Mi...
通过大量实验，作者发现 SliceGPT 可以为 LLAMA-2 70B、OPT 66B 和 Phi-2 模型去除多达 25% 的模型参数（包括嵌入），同时分别保持密集模型 99%、99% 和 90% 的零样本任务性能。经过 SliceGPT 处理的模型可以在更少的 GPU 上运行，而且无需任何额外的代码优化即可更快地运行：在 24GB 的消费级 GPU 上，...
实验在NVIDIA A100-80G GPU上进行，7B/13B版本的CHUNKLLAMA2只需要一块GPU即可进行推理。当扩展到70B模型时，两块GPU足以处理长达16k的上下文长度。此外，实验还涉及到了基于Flash Attention 2的优化，以实现与原始自注意力在GPU内存使用和推理速度上的可比性。实验结果分析：DCA在长序列语言建模中的效果 1. 语言...
Llama-2-70b-chat由Meta AI研发并开源,在编码、推理及知识应用等场景表现优秀,Llama-2-70b-chat是高精度效果的原生开源版本。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求...
7月18日,Meta发布了Llama2-70B-Chat:一个在2万亿个文本令牌上预训练的70B参数语言模型,上下文长度为4096,在许多基准上优于所有开源模型,在质量上可与OpenAI的ChatGPT和Google PaLM-Bison等封闭专有模型相当。Meta通过商业上允许的许可证公开了该模型,使更广泛的ML社区能够从这项工作中学习,在此基础上进行构建,并...
经过微调和对齐的模型Llama-2-70B-Chat（黄色）相比基座模型Llama-2-70B（绿色），综合能力基本持平，在语言、推理和理解上相比基座有性能提升，在学科综合能力和知识能力上略有下降。比如翻译评测集Flores和代码评测集HumanEval上，Chat模型分别有超过40%和20%的相对提升，而在MMLU和TrivialQA上则有大约10%的相对...
Meta于北京时间 7 月 19 日凌晨开源了 LLaMA 的升级版:LLaMA-2,7B 到 70B 三种大小的模型全开放并且可免费商用。我们一起快速看一下新升级的 LLaMA-2 都有哪些令人激动的新特性吧。 基座微调全都有,模型丰富显诚意 LLaMA-2 目前开源了 70 亿参数, 130 亿参数和 700 亿参数 3 个尺寸版本。与 LLaMA-1 ...
除了开源模型之外，Meta 还将 Llama 2 70B 的结果与闭源模型进行了比较，结果如下表 4 所示。Llama 2 70B 在 MMLU 和 GSM8K 上接近 GPT-3.5，但在编码基准上存在显著差距。此外，在几乎所有基准上，Llama 2 70B 的结果均与谷歌 PaLM (540B) 持平或表现更好，不过与 GPT-4 和 PaLM-2-L 的性能仍存在...