美中不足的是，Llama 2 语料库仍以英文（89.7%）为主，而中文仅占据了其中的 0.13%。这导致 Llama 2 很难完成流畅、有深度的中文对话。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...
作为大模型降本增效的领导者,Colossal-AI 团队充分利用 LLaMA-2 的基础能力,采用高效的训练方法,仅使用约8.5B token 数据、15 小时、数千元的训练成本,成功构建了性能卓越的中文 LLaMA-2,在多个评测榜单性能优越。 相较于原始 LLaMA-2,在成功提升中文能力的基础上,进一步提升其英文能力,性能可与开源社区同规模预...
不同于 LLama,LLama2免费可商用! LLama2 的能力在 GPT-3 ~ GPT-3.5 之间,对于关注数据隐私的企业来说,简直太香了! 虽然LLama2 目前还不支持中文,但国内开源大模型爱好者已经训练出了中文模型,并且和原版模型完全兼容,大家可以放心白嫖了。 中文版 Llama2 模型链接:https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Ll...
海量中文语料库训练:Llama2-13B中文版大模型在大量中文语料库上进行训练,涵盖了各个领域的知识。这使得模型能够深入理解中文语言结构、词汇用法以及文化背景,从而生成更符合中文习惯的文本。 强大的文本生成能力:基于Transformer架构,Llama2-13B中文版大模型具备强大的文本生成能力。它可以根据给定的主题或关键词,生成连贯...
LLaMA2 中文开源模型项目 当然,如果你想使用 MetaAI 官方的 LLaMA2 大模型,可以翻阅昨天的文章:《使用 Docker 快速上手官方版 LLaMA2 开源大模型[1]》。 准备工作 因为中文版的 LLaMA2 模型采用了严格的和原版 LLaMA2 一致的输入格式进行训练,所以中文模型完全兼容原版程序,这样极大的减少了我们使用昨天文章中程序...
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?
本篇文章聊聊如何使用 HuggingFace 的 Transformers 来量化 Meta AI 出品的 LLaMA2 大模型,让模型能够只使用 5GB 左右显存就能够运行。 写在前面 在前两篇文章《使用Docker快速上手官方版 LLaMA2 开源大模型[1]》和《使用 Docker 快速上手中文版 LLaMA2 开源大模型[2]》中,我们聊过了如何快速上手和使用新鲜出...
1、通过词表扩充、数据筛选和多阶段训练策略,在15小时内用几千元成本训练出中文版LLaMA2。 2、中文版LLaMA2在多项中文任务上的表现明显提升,达到同规模模型的先进水平。 3、构建流程、代码和权重均开源,可迁移应用到其他语言和领域,实现低成本大模型训练。
LLaMA2 是一个开源的、多语言的、大规模的 AI 模型,提供了丰富的功能和灵活性。本文将指导你如何使用 Docker 快速上手中文版 LLaMA2。一、安装 Docker首先,你需要在你的计算机上安装 Docker。Docker 是一个开源的应用容器引擎,可以让你轻松地打包和运行应用程序。你可以从 Docker 官网下载并安装适合你操作系统的 ...
中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型,完全可商用 可以说,AI 初创公司 LinkSoul.Al 的这些开源项目让海外开源大模型在国内的普及和推广速度与国际几乎保持了一致。 7月 19 日,Meta 终于发布了免费可商用版本 Llama 2,让开源大模型领域的格局发生了巨大变化。