LLaMA2模型的参数范围从70亿到700亿不等，在超过2万亿tokens数据集上训练。官方对齐微调的结果称为LLaMA2-Chat系列，专门针对场景优化。LLaMA2-Chat模型在微软测试的大多数基准测试中胜过开源聊天模型，并在人工评估中在实用性和安全性方面与一些流行的闭源模型如ChatGPT和PaLM相当。LLaMA2具体的模型信息如下：LLaMA2的...
相比于 OpenAI 和 google 的闭源模型,llama2 基本上是和初代模型(OpenAI的GPT-3.5和google的PaLM)性能持平,而如果和 OpenAI 和 google 的最新版模型相比,llama2 则明显有着性能上的差距,不过他们的参数量量级都不同,直接对比也不公平。 2、Supervised Fine-Tuning (SFT) 2.1 SFT Data 初步启动时是直接使用了开...
需要指出LLaMA2-7B在FFN中三个全连接层的hidden-dim是11008,通过计算得到。需要注意RMSNorm层也是有可训练参数的,每一层的参数量为4096,对应RMSNorm中的缩放因子。 FFN中hidden_dim的计算过程 Multi-Head Attention 与CV任务不同,大语言模型的输入输出长度不是固定的,模型中间步骤产生的中间数据的大小也不是固定的。
Llama-2模型有70亿参数,要在GPU上以完整精度加载模型,即32位(或浮点32位),以进行下游训练或推理,每10亿参数大约需要4GB内存,因此,仅仅是加载Llama-2模型,以完整精度需要大约280GB内存。 随着开源基础模型的爆炸式增长,例如 Llama-2、Falcon 和 Bloom 等。加上国内大厂也争先恐后地为自家的产品上AI能力。 我们...
只需微调一下，大模型支持上下文大小就能从1.6万tokens延长至100万？！还是在只有70亿参数的LLaMA 2上。要知道，即使是当前最火的Claude 2和GPT-4，支持上下文长度也不过10万和3.2万，超出这个范围大模型就会开始胡言乱语、记不住东西。现在，一项来自复旦大学和上海人工智能实验室的新研究，不仅找到了让一系列大...
正如你所料，全参数微调是一项资源密集型任务，需要强大的计算能力来管理优化器状态和检查点。一些上下文信息：通常情况下，优化器状态和梯度所占的内存空间约为模型本身的12倍。即便是拥有70亿参数的最小LLaMA-2模型，也需要大量计算资源来进行微调。因此，该领域出现了所谓的"参数高效微调（也被称为peft）"。在这些...
作为全球规模最大、最活跃的大模型开发工具与社区,Colossal-AI再次迭代,提供开箱即用的8到512卡LLaMA2训练、微调、推理方案,对700亿参数训练加速195%,并提供一站式云平台解决方案,极大降低大模型开发和落地应用成本。 开源地址:https://github.com/hpcaitech/ColossalAI ...
Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型，参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 可免费用于研究和商业用途，拥有一系列不同大小和功能的模型，并且在许多基准测试中优于其他开源 LLM。Meta Llama 2 是一款功能强大且多功能的工具，可以帮助您创建令人惊叹的自然语言...
Llama 2开启了全球范围内AI大型模型的共享新篇章。它包括了模型权重和用于预训练和微调的Llama语言模型的起始代码,参数范围从70亿到700亿不等。相比于上一代模型,Llama 2采用了更多的训练数据,并且将context length直接翻倍,达到了4096。此外,Llama 2在人类的评判下与目前主流的模型相比占据上风,其中包括了在上下文长...
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...