模型是基于Qwen和LLaMA2的模型权重进行训练的。训练过程中使用了与LLaMA2相同的模型结构,使用原始MHA LLaMA2模型的相同注意力计算方法,对相对位置编码(RoPE)没有进行额外的缩放。我们手动筛选了一个包含13亿个标记的SFT数据集进行训练,利用了Hugging Face的开源数据集。对于大多数句子,我们进行了手动或合成改写,并使用...
uuuuu to be a good nlper Sheared LLaMA | Sheared LLaMA 1.3B / 2.7B陈丹奇团队的一个关于预训练阶段模型结构剪枝的工作,首先基于Llama 2-7B结构剪枝,然后预训练50B的token,从大模型中快速获得较小模型的方法,最后的3B模型对比同尺寸的模型很能打。Paper: 链接Code (似乎暂时还访问不了): 链接Models: 链接...
这次我们有名为Qwen2.5-Coder的新模型,具有1.5B和7B参数的两个变体。两者在与更大的代码LLM或通用LLM相比表现出非常竞争性的性能! 上个月我们发布了我们的第一个数学模型Qwen2-Math,这次我们在Qwen2.5的基础语言模型上构建了Qwen2.5-Math,并继续在推理方面进行研究,包括CoT和Tool Integrated Reasoning。更重要的是,...
Trisimo崔思莫 Anthropic粉 / DSeek / 人机对齐 POE上的Mixtral-8*7模型 | 当红辣子鸡Mixtral 用了时下最流行的MoE网络结构。(也会是下一世代模型的主流结构)表现非常诡异。8*7B的参数,总参数是46B,以12B的开销和速度推理,表现超过广受好评的Llama-2-70B。😱我想起了Google说的一句话——在LLM这个...