llama是把SwiGLU中的W,V,W2的矩阵维度从(dim, dim)变成(dim, 2/3dim),从而打平参数量和计算量。 上图表示的是在FFN阶段使用不同的激活函数,最终的效果。 llama2 vs. llama: 模型结构的变动主要是体现在GQA和FFN缩放上 MHA改成GQA:整体参数量会有减少 FFN模块矩阵维度有扩充:增强泛化能力,整体参数量增加 ...
位置编码参数(每一层共享):窗口长度*词向量维度 (4)输出层:0,与输入层共用词向量编码参数 4、LLAMA2(34B和70B)的参数计算: 1)计算公式: 词向量维度*((2.25*词向量维度 + 3.9*FFN隐藏层维度) *层数+词表大小+窗口长度) 约等于:12.65*层数*词向量维度*词向量维度 2)计算过程 (1)输入层:词向量编码参数 ...
34B和70B版本参数计算公式为：词向量维度*(12.65*层数*词向量维度*词向量维度)+词表大小+窗口长度，同样通过将各部分参数逐一计算并汇总得出总参数量。六、LLAMA2推理时间复杂度 推理复杂度大致为l*n*d^2+l*d*n^2，其中d为词向量维度，n为窗口或序列长度，l表示层数。此计算表明，推理复杂度与...
从定义中来看,它和预训练文本长度Ttrain、自注意力头维度数量d等参数都有关系,具体计算方法如下: 其中,10000即超参数、旋转角底数base的“初始值”。 作者发现,无论放大还是缩小base,最终都能让基于RoPE的大模型的外推能力得到增强,相比之下当旋转角底数为10000时,大模型外推能力是最差的。 对此论文认为,旋转角...
目前模型的参数绝大多数都是float32类型, 占用4个字节。所以一个粗略的计算方法就是,每10亿个参数,占用4G显存(实际应该是10^9*4/1024/1024/1024=3.725G,为了方便可以记为4G)。比如LLaMA的参数量为7000559616,那么全精度加载这个模型参数需要的显存为:7000559616 * 4 /1024/1024/1024 = 26.08G 。这个数字就有...
近期,Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源,包含7B、13B、70B不同尺寸,分别对应70亿、130亿、700亿参数量,并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途(但月活超过7亿以上的企业需要申请),对企业和开发者来说,提供了大模型研究的最新利器。
删除权重矩阵的一些行和列,让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%,模型还能保持 99% 的零样本任务性能,同时计算效率大大提升。这就是微软 SliceGPT 的威力。 大型语言模型(LLM)通常拥有数十亿的参数,用了数万亿 token 的数据进行训练,这样的模型训练、部署成本都非常高。因此,人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的...
因为llama2.c是基于c代码的,因而其效率和速度理论上可以更快(SIMD),此外,该库的作者还给了tinystories的一个参数量少很多简化版的LlaMA模型预训练例子。tinystories的数据集是从Hugging face下载的地址。 大模型训练相关 预训练模型从上面的tinystories可以看出来,这到不是什么难事,接下里就是指令微调以及基于人类反...
其次,批次大小(batch size)也是 Llama2 参数中的关键因素,它决定了每次迭代时更新权重的样本数量。较大的批次大小可以提高计算效率,但有可能降低模型的泛化能力;较小的批次大小则可以提高模型的泛化能力,但会降低计算效率。 此外,迭代次数(number of iteration)也是 Llama2 参数中的一个重要因素,它决定了模型训练的...
我们来计算一下内存的需求量。在第1、2、4、6、7 和 9 步中,我们读取了一次模型的所有参数。在第 3 步中,我们读取了每个批次元素的 KV 缓存。在所有步骤中,我们读取了中间的 activation,尽管这一步相对于模型大小而言可以忽略不计。所以,总体的内存带宽需求为模型权重 + KV 缓存。随着批次大小的增加,除了 ...