"llama2结构"是一种数据结构,它是对原始的"llama"结构的改进和扩展。"llama"结构是一种用于存储和访问数据的高效方式。它的特点是具有高度可扩展性和灵活性。 第二步:"llama2结构"与"llama"结构有什么不同之处? "llama2结构"相对于"llama"结构而言,在以下几个方面进行了改进和扩展: 1.分布式:原始的"llama"...
llama2较llama的改进 重新混合了开源数据集,将预训练数据集较llama增加了40%,2 trillion tokens(v.s. baichuan-13B 1.4trillion tokens); 上下文长度扩增了一倍,达到4K; 采用了Grouped-Query Attention技术来进行推理加速。 tokenizer与llama1一致(词表大小约32000) llama2所有规格的模型的token都是2T,meta人为这个两...
可访问性:Llama 2扩展了可访问性以包括商业用途,这与Llama 1最初的非商业许可不同。 训练和功能:Llama 2 在更多数据上进行了训练,提供了两倍的上下文长度,并包括微调以提高有用性和安全性。 开源状态:Llama 2被定位为开源模型,尽管这一直存在争议,而Llama 1的开源状态并未得到强调。 Llama2和Llama3对比评测 基...
Grouped-query attention (GQA):这是一种方法,允许在多头注意力(MHA)模型中共享键和值投影,从而减少与缓存相关的内存成本。通过使用 GQA,更大的模型可以在优化内存使用的同时保持性能。 Llama2-Chat 的安全人工评估结果与其他模型进行比较 与ChatGPT 和 GPT-4类似,LLaMA2经过微调以确保“安全”。图表显示了模型对...
Q:Llama 和 Llama 2 有什么区别? A:Llama 是 Meta 开源大语言模型的第一个版本,于今年2月发布。Llama 使用 1 万亿个 token 的在线数据进行了预训练,并且有一个包含 2,048 个 token 的上下文窗口。Meta Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型,于今年 7 月发布。Meta Llama 2 使用 2 万亿个 token ...
LLaMA2与 LLaMA1 的主要区别 这是关于LLama2的第三篇深入探讨。敬请关注,我们将陆续推出更多大模型相关内容~ 与ChatGPT和GPT-4一样,LLaMA2也经过了细致的微调以确保其“安全性”。下面的图表展示了模型在面对故意挑选的挑衅性提示时,产生不安全回应的频率(总计2000个案例)。评估结果显示,LLaMA2在安全性方面表现...
编者按:如何更好地评估和比较不同版本的大语言模型?传统的学术基准测试固然重要,但往往难以全面反映模型在实际应用场景中的表现。在此背景下,本文作者别出心裁,通过让 Llama-2 和 Llama-3 模型进行井字游戏对决,为我们提供了一个新颖而有趣的模型评估视角。
LLaMA 的性能非常优异:具有 130 亿参数Llama 模型「在大多数基准上」可以胜过 GPT-3( 参数量达 1750 亿),而且可以在单块 V100 GPU 上运行;而最大的 650 亿参数的 LLaMA 模型可以媲美谷歌的 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B,LLaMA 模型参数如下: 2. LLaMA 1 与 LLaMA 2 对比...
LLama2是MetaAI公司在2023年推出的一款半开源LLM(所谓半开源即为只有Inference没有Train过程),它是Llama的下一代版本,训练数据集2万亿token,上下文长度由llama的2048扩展到4096,可以理解和生成更长的文本,包括7B、13B、70B三个模型,展现出了卓越的性能,使其迅速在基准测试中崭露头角,标志着生成式人工智能领域的一次...