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...
本文将从LLaMA2的核心原理、模型结构、训练方法以及应用场景等方面进行全面剖析,以期为读者提供一个清晰而深入的理解。 一、核心原理 LLaMA2的核心原理基于Transformer架构,这是一种使用自注意力机制(Self-Attention Mechanism)来捕捉输入序列中上下文关系的神经网络模型。自注意力机制使得模型能够同时关注到序列中的所有位置...
01 Llama 2简介 为了更深入了解Llama 2,我们从Meta官网探寻了一些基本信息: · Llama 2,作为Llama的下一代版本,推出了三种尺寸供选择:7B、13B和70B。其中,7B和13B沿用了Llama 1的经典架构,而70B模型则采用…
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、...
Llama 2与 LLaMA 1 的主要架构差异 GQA: 自回归解码的标准做法是使用KV Cache,即缓存序列中先前token 的键 (K) 和值 (V) 对,以加快后续token的注意力计算。然而,随着上下文窗口或者批量大小的增加,多头注意力(MHA)模型中与KV Cache大小相关的内存成本会显著增加。对于大模型,KV Cache会成为推理时显存应用的一...
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。团队介绍 CEPE一共3位作者。一作为颜和光（Howard Yen），普林斯顿大学计算机...
Alexa基础架构，本质和安卓一样 上图是亚马逊Alexa的基础架构图，为什么用它呢，因为Alexa是现在为止最像云端操作系统的一个产品。实际上OpenAI的插件骨子里也是这模式。可以这么讲从大模型的角度看OpenAI的远胜，这种智能的进步大幅缩减应用（上图中的Alexa Skills Kit）的开发成本，但从系统完备性的角度看OpenAI还有...
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...
AnyMAL架构(来源:Meta) AnyMAL主要由两个部分组成:一个是基于LLaMA-2(70B)的语言模型(LM),另一个是基于Vision Transformer(ViT)和WaveNet(一种音频生成算法)等技术的对齐模块(AM)。LM负责处理文本输入和输出,而AM负责将其他模态的信号转换为文本表示,并与LM进行交互。AnyMAL还集成了先进的映射层(Projection Layer)...
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)。