从上图可以看到,Llama三代模型的上下文长度分别是2K、4K和8K,虽然Llama3训练是8K上下文,但是按照目前业界的技术,应该是可以继续拓展到更长上下文的。而官方也说过,未来Llama3会有更长上下文的版本。 Llama3模型的词汇表大幅提高 在模型架构中另一个值得注意的是词汇表的大幅提高。在Llama1和Llama2中,MetaAI的词汇表...
本文将探讨这三种架构的基本特点,以及它们在处理不同类型任务时的优劣。CNN(卷积神经网络)特点1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。应用- 图像...
总体上看,过去这些年的 LLM 模型架构主要分为三大范式:仅编码器模型(如 BERT)、编码器 - 解码器模型(如 T5)、仅解码器模型(如 GPT 系列模型)。人们常常搞不清楚这些,并且对这些分类方法和架构有所误解。 首先要理解的一点是:编码器 - 解码器模型实际上也是自回归模型。在编码器 - 解码器模型中,解码器...
从上图可以看到,Llama三代模型的上下文长度分别是2K、4K和8K,虽然Llama3训练是8K上下文,但是按照目前业界的技术,应该是可以继续拓展到更长上下文的。而官方也说过,未来Llama3会有更长上下文的版本。 Llama3模型的词汇表大幅提高 在模型架构中另一个值得注意的是词汇表的大幅提高。在Llama1和Llama2中,MetaAI的词汇表...
2023年,随着chatgpt大火,AI大模型应用也迎来了大爆发。大语言模型llama,gpt4,bard,claude2,文生图stable diffusion,midjourney,sdxl,gpt-4v等,发展太迅速了,对人们的生产方式有极大的“颠覆”,再不学习真要落后了。 总体来说,AI从深度学习到大模型、从单一模态到多模态、从数据驱动到逻辑推理、从专用智能到通用...
• 过程:使用OFA模型为图像生成文本描述,引入RAM++模型提取对象检测标签获取更细致语义信息,利用微调的LLaMA3模型结合多种信息生成描述。 3. RWKV - CLIP模型: • 架构:采用双塔架构,融合Transformer的有效并行训练和RNN的高效推理 +1 发布于 2024-07-19 08:45・IP 属地北京 ...