ffn有三个线性层! 这个有意思一些,是用了三个线性层,结果还发现,这三个线性层的参数量,比原来的h -> 4h -> h的还多了一些。。。 ffn里面的三个线性层 这是先分别用w1和w3来处理输入x,两者的结果相乘,然后用w2再处理一遍。 倒是第一次见到这样的处理方法。 后面的LLaMa的构造函数,就简单粗暴了: > /...
一个TransformerBlock的参数量为:4096+4096+67108864+135266304=202383360 32个总共的参数量为:32×202383360=6476267520 总结 总参数量为:13107200+4096+13107200+6476267520=6502486016 大概65亿个参数。 假设每个参数使用fp32存储,占4个字节(B),可以计算其大小(GB): 6502486016×4÷1024÷1024÷1024≈24.22 大模型...
作者选取了此前的一系列工作包括 LLaMA,Alpaca,Vicuna 和 WizardLM 作为基线。为了公平比较,模型的参数量都定为 7B。按照先前的研究工作,作者使用了两种评估方法:1)使用 GPT-4 自动评估;2)根据“对齐标准”进行人工评估。 3.1 Automatic Evaluation with GPT-4 根据先前的研究表明,GPT-4 在比较聊天机器人的回答时...
LLAMA-7B是一种具有70亿参数的预训练语言模型,它基于Transformer架构,可以理解和生成自然语言文本。LoRa是一种低功耗、长距离的无线通信技术,常用于物联网应用。通过将LLAMA-7B与LoRa技术相结合,我们可以实现对物联网设备的远程控制和智能通信。 在基于LLAMA-7B的LoRa指令微调方法中,我们需要首先对LLAMA-7B模型进行微调...
由于500K图像文本对和50K指令数据之间的数据量差异,直接将它们组合起来进行优化会严重损害LLaMA-Adapter的指令跟随能力。 因此,研究人员的联合训练策略优化了LLaMA-Adapter V2中不相交的参数组,分别用于图像文本对齐和指令跟随。 具体来说,只有视觉投影层和带门控的早期零初始化注意力针对图文字幕数据进行训练,而后期适应...
Meta发布了Llama3.1系列模型,其中包括Meta迄今为止最大的405B模型,以及两个较小的模型,参数量分别为700亿和80亿。Llama3.1被认为是引领了开源新时代。要在NVIDIANeMo中使用Llama-3.1的SDG微调,可参阅GitHub上的/sdg-law-title-generation部分。 英伟达 3月前 Llama 8B搜索100次超越GPT-4o!推理+搜索即可提升性能,...
在其加持之下,7B参数的Llama在多个数据集上超越了540B的“谷歌版GPT”PaLM。 而且整个过程无需对模型进行额外训练,消耗的算力资源更低。 这种基于博弈论制定的优化策略被称为均衡排名(Equilibrium Ranking)。 研究团队将大模型语言解码过程转化为正则化不完全信息博弈。
考虑到种子模型参数量只有8B,并且,除了在SFT阶段使用的EFT数据集,没有引入任何额外的人工数据,这是一个相当优秀的结果。 另外,结果也证明了meta-judge和长度控制机制的重要性。 自我奖励模型训练到超过3轮时,开始出现饱和迹象,但带有元奖励的模型并没有,到第4轮时仍保持性能增长。
我的目标是进行第一阶段和第二阶段的预训练。第一阶段专注于训练embedding模型，虽然官方建议跳过，我并未执行。第二阶段则采用了LoRA技术，为模型添加了Lora权重，同时训练embedding和更新Lora参数。在准备阶段，数据处理成适合专业领域任务的txt格式，并进行了清理，确保数据适用于训练。接着，我运行了run_...