所以,有一个KV 的缓存是非常有效的减少计算量的方式。 当然了这个减少的计算量是以增加 KV 的缓存来完成的,由于 KV 在这儿的大小也是很大的,同样的如果是 llama2-13B,它有 40 层,这个东西的大小是一个 n*5120大小的东西。也就是每一个 token 至少要有 5K 的 cache, 40 层就是 200K 。如果我们的缓存不...
Step 2:下载Ziya-LLaMA-13B-v1的delta权重以及step 1中转换好的原始LLaMA权重,使用如下脚本转换:https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/blob/main/fengshen/utils/apply_delta.py python3 -m apply_delta --base ~/model_weights/llama-13b --target ~/model_weights/Ziya-LLaMA-13B --delta ~/m...
在微调环节，研究者主要讨论参数高效微调方法（PEFT），展示 LoRA 和 QLoRA 在各种模型大小和硬件设置下的微调性能。使用序列长度为 350，批大小为 1，默认将模型权重加载到 bf16。结果如下表 IX 所示，使用 LoRA 和 QLoRA 微调 Llama2-13B 的性能趋势与 Llama2-7B 保持一致。与 lama2-7B 相比，微调 Llama2...
你转换的应该是llama2-13B的预训练模型,这个模型的特点是只会续写,直到输出最大序列长度才会停止,对话效果是不好的; 如果你想要好的对话效果,建议你下载llama2-13B-chat版本,这个模型是在预训练模型基础上进行了指令微调和人类偏好的的对齐,各方面能力显著好于预训练模型,下载地址可参考:https://huggingface.co/dar...
继LLaMA开源后，Meta今天联手微软高调开源Llama 2，一共有7B、13B、70B三个版本。据介绍，Llama 2接受了2万亿个token训练，上下文长度4k，是Llama 1的2倍。微调模型已在超100万个人类标注中进行了训练。Llama 2的表现更是秒杀许多开源语言模型，在推理、编码、能力和知识测试上取得了SOTA。最最最重要的是，这次...
在容器内使用FasterTransformer将Llama2-Chinese-13b-Chat的权重转换为二进制 git clone https://github.com/Rayrtfr/FasterTransformer.git cd FasterTransformer mkdir models && sudo chmod -R 777 ./* python3 ./examples/cpp/llama/huggingface_llama_convert.py \ ...
Llama 2 模型一共有 7b、13b、34b、70b 4 个版本,其中折衷性能和效率,最受人关注的应该是 34b,但是 Meta 官方还没有释放其对应的权重。这里我们针对次优的 13b 版本进行了性能测试,来评估其部署的成本。模型部署我们选择了当下流行的 llama.cpp,分别测试了 8bit/4bit 量化的推理性能,通过反复执行样例 prompt...
可以看到，在数学/科学、编码这两组，Gemma 7B优势较为明显;在推理方面，Gemma 7B险胜;在问答方面，Gemma 7B则略逊于Llama 13B。谷歌官方博文将Gemma在性能方面的出色在表现归因于：“Gemma 模型与 Gemini 共享技术和基础设施组件，Gemini 是我们目前广泛使用的最大、功能最强大的 AI 模型。与其他开放式型号相比，这...
彼时，Meta 提供多种尺寸的 LLaMA（7B、13B、33B 和 65B 参数）。仅从功能上来看，Llama 可以根据提示生成文本和代码，与其他类似聊天机器人的系统相当。然而，当时由于担心被滥用，Meta 决定限制对模型的访问，所以也只是对具有一定资格的研究者开放，还需要写申请表格等。不过，令人没想到的是，不久之后便有人将 ...
Llama 2 引入了一系列预训练和微调 LLM，参数量范围从 7B 到 70B (7B、13B、70B)。其预训练模型比 Llama 1 模型有了显著改进，包括训练数据的总词元数增加了 40%、上下文长度更长 (4k 词元🤯)，以及利用了分组查询注意力机制来加速 70B 模型的推理🔥！但最令人兴奋的还是其发布的微调模型 (Llama 2-...