在上一篇文章中,我们介绍了 Llama 1 的技术原理。相比于 Llama 1 ,Llama 2 的训练数据多了 40%,上下文长度也翻倍,并采用了分组查询注意力机制。具体来说,Llama 2预训练模型是在2 万亿的 token上训练的,精调 Chat 模型是在100 万人类标记数据上训练的。 绝密伏击:LLaMa-1 技术详解186 赞同 · 2 评论文章...
llama2是meta最新开源的语言大模型,训练数据集2万亿token,上下文长度是由llama的2048扩展到4096,可以理解和生成更长的文本,包括7B、13B和70B三个模型,在各种基准集的测试上表现突出,最重要的是,该模型可用于研究和商业用途。 1.1 分词(tokenize) 语言模型是对文本进行推理。由于文本是字符串,但对模型来说,输入只能...
Llama-2-13b-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-2-13b-chat是性能与效果均衡的原生开源版本,适用于对话场景。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...
Code Llama 是一个以代码为中心的 LLM，建立在 Llama 2 的基础上，也有各种参数规模和微调变体：部署 LLM LLM 可以通过多种方式部署和访问，包括：自托管（Self-hosting）：使用本地硬件来运行推理，例如使用 llama.cpp 在 Macbook Pro 上运行 Llama 2。优势：自托管最适合有隐私 / 安全需要的情况，或者您拥有...
LLaMA 2 是一个由 Meta 开发的大型语言模型，是 LLaMA 1 的继任者。LLaMA 2 可通过 AWS、Hugging Face 等提供商获取，并免费用于研究和商业用途。LLaMA 2 预训练模型在 2 万亿个标记上进行训练，相比 LLaMA 1 的上下文长度增加了一倍。它的微调模型则在超过 100 万个人工标注数据下完成。这篇博客包含了所有的...
中文版 Llama2 开源大模型创下社区「首个」好消息是，在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为「Chinese Llama 2 7B」，由国内 AI 初创公司 LinkSoul.Al 推出。仅仅两周时间，该项目在 Hugging Face 上收获过万次下载，并在 GitHub 上...
Llama-2 是指一系列预先训练和微调的大型语言模型 (LLM),其规模高达 700 亿个参数。 Llama 2 使用来自公开在线资料的更大数据集进行了初始训练阶段,超过了其前身 LLaMA(1) 使用的数据集大小。在这个预训练阶段之后,Llama-2 Chat是通过监督微调过程开发的,在此期间,人类专家为训练过程做出了贡献。
如何实施 Streamlit 应用程序以使用 LLAMA 2 AI 生成社交媒体? 在为LLAMA 2 AI 社交媒体生成实现 Streamlit 应用之前,请考虑以下先决条件: 在系统中创建一个文件夹,比如说“项目”,然后在“项目”文件夹中创建一个名为“model”的文件夹。 确保您已安装 IDE;我为这个项目推荐 VS Code。
LLaMA-2 相较于 LLaMA-1，引入了更多且高质量的语料，实现了显著的性能提升，全面允许商用，进一步激发了开源社区的繁荣，拓展了大型模型的应用想象空间。然而，从头预训练大模型的成本相当高，被戏称 「5000 万美元才能入局」，这使得许多企业和开发者望而却步。那么，如何以更低的成本构建自己的大型模型呢？作为大...
可以说目前主流的LLM处理模型都是基于Transformer而进行构建的,Llama 2也不例外,而LLM这种生成式的任务是根据给定输入文本序列的上下文信息预测下一个单词或token,所以LLM模型通常只需要使用到Transformer Decoder部分,而所谓Decoder相对于Encoder就是在计算Q*K时引入了Mask以确保当前位置只能关注前面已经生成的内容。