LLAMA2的模型参数-以LLaMA2-7B为例 直接将llama2官方的模型参数打印出来,第一层token embedding层是一个全连接层,参数量是320164096,对应模型最后有一个4096*32016的全连接层Im-head。 打印模型参数 token_embedding llama2 模型参数 在上图中,可以看到第32个 Transformer Decoder block每一层的参数量,模型中所有Tr...
mulitple_of 表示用于对齐的块的大小:256 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...
所以,针对这些现有问题,Colossal-AI开源了针对LLaMA2的全流程方案,并具备高可扩展性,支持从70亿到700亿参数的模型,从8卡到512卡都可保持良好的性能。 在使用8卡训练/微调LLaMA2-7B时,Colossal-AI能达到约54%的硬件利用率,处于业界领先水平。 而对于预训练任务,以使用512张A100 40GB预训练LLaMA2-70B为例,DeepSpeed...
1. ELYZA发布了基于Meta的Llama2的日语LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」,参数数量达到70亿,性能媲美GPT3.5。 2. 该模型经过追加事前学习和独特的事后学习,性能在5级手动评估中获得最高分,尽管还未达到封闭型LLM的水平,但已经与GPT3.5相匹敌。 3. ELYZA成功地将英语等其他语言的LLM能力引入日本语,并通过减少日...
参数量暴跌81.4%后,它能否维持文献总结能力和解释名词的能力?我有点怀疑。至于翻译,我都懒得测了,它不是干这个的料。 ```shell ollama run llama2:13b-chat-fp16 ``` (1)总结:⭐⭐⭐⭐⭐ Inference of gene regulatory networks from transcriptomics data is a challenging task. Methods such as ...
日本人工智能初创公司 ELYZA 发布了一款基于 Meta 的 Llama 2 的日本语言模型,参数量达到 70 亿,性能与 GPT3.5 相媲美。该模型经过追加事前学习和独特的事后学习,获得了 5 级手动评估的最高分。ELYZA 成功将其他语言的 LLM 能力引入日本语,通过减少日本语学习量改进了模型。
对于规模最大的 LLAMA-2 70B 模型,剪裁 30% 再进行 RFT 后,最终在 Alpaca 数据集中的平均准确率为 74.3%,原稠密模型的准确率为 76.6%。经过剪裁的模型 LLAMA-2 70B 保留了约 51.6B 个参数,其吞吐量得到了显著提高。 作者还发现 Phi-2 无法在 WikiText-2 数据集中,从被剪裁过的模型中恢复原有准确率,但...
马斯克开源3140亿参数Grok模型 参数量将近GPT3.5的两倍,之前围绕Llama2 70B训练微调的模型马上会有一波大迭代,必须得说一句,老马牛x~#grok #马斯克 #人工智能 #openai #chatgpt - AI大法师于20240318发布在抖音,已经收获了61.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
都快到年底了,大模型领域还在卷,今天,Microsoft发布了参数量为2.7B的Phi-2——不仅13B参数以内没有对手,甚至还能和Llama 70B掰手腕! 大模型现在真的是越来越卷了! 11月OpenAI先是用GPTs革了套壳GPT们的命,然后再不惜献祭董事会搏了一波天大的流量。
毕竟,仅从纸面数据来看,DBRX颇具特点:总参数量为1320亿,但因为是混合专家模型,每次激活参数量仅为360亿。 就是说,在总参数量接近Llama2-70B的2倍的情况下,DBRX的生成速度也比Llama2-70B快1倍。 △DBRX vs Llama2-70B 另外,DBRX是在12T token上从头训练的,训练数据量是Llama2的6倍,远高于Chinchilla定律...