全精度llama2 13B最低显存要求:52GB 全精度llama2 70B最低显存要求:280GB 16精度llama2 7B预测最低显存要求:14GB 16精度llama2 13B预测最低显存要求:26GB 16精度llama2 70B预测最低显存要求:140GB 8精度llama2 7B预测最低显存要求:7GB 8精度llama2 13B预测最低显存要求:13GB 8精度llama2 70B预测最低显存...
我们主要在7B和13B模型上进行实验,在整个实验过程中只使用了一张32GB显存的V100 GPU。我们将LLaMA2-7B和Vicuna-13B的上下文长度从4096扩展到8192。 我们首先使用Position Interpolation技术,缩小RoPE的旋转角度,将模型的上下文长度从4096扩展至8192。 对于QLoRA而言,我们将预训练模型的权重量化为4-bit NormalFloat,LoRA ...
22gb一张卡就够了，不需要2张卡
LLM大模型微调实操(三) Llama2-chat-13B-Chinese-50w微调#人工智能 #大模型 #大模型算力 #大模型微调 #大模型训练 - AI-人工智能技术于20240522发布在抖音,已经收获了28.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
网上的多个教程称你可以用Deepspeed框架来实现多卡的训练。我也照着复现,但是发现运行速度极慢,且非常容易爆内存(测试设备有507GB内存)。 经过分析,他们的设置,实际上仅实现了Data Parallel的运行,至于为啥能够Data Parallel实现70B模型在24G显存显卡上的运行,那是因为开了ZeRO3实现了将内存虚拟化为显存实现的,8卡3090...
LLaMA2是Meta最新开源的大型语言模型,其训练数据集达到了2万亿token,显著扩大了处理词汇的范围。此外,LLaMA2对上下文的理解长度也从原来的LLaMA模型的2048个token扩大到了4096个token,使得这个模型能够理解并生成更长的文本。LLaMA2包含7B、13B和70B三种规模的模型,它们在各种语言模型基准测试集上都展示了优异的性能。值...
XVERSE-13B 支持 8192 的上下文窗口，是同尺寸模型中最长的，从而能出色应对复杂场景，比如更长的多轮对话、知识问答与摘要等，应用范围更广泛。模型使用标准 Transformer 网络结构，从零开始训练，还自主研发多项关键技术，包括高效算子、显存优化、并行调度策略、数据 - 计算 - 通信重叠、平台和框架协同等，让训练...
1)训练数据 LLaMA 7B和13B使用了1T的训练数据,LLAMA2对应使用了2T的数据,在训练数据上增加了一倍;ChatGLM 6B使用了1T的数据,ChatGLM2 6B使用了1.4T的数据,增加了40%;BaiChuan-7B使用了1.2T的数据,BaiChuan2-7B使用了2.6T的数据,训练数据增加了120%。看的出来,BaiChuan2在6B这个参数量级使用的训练数据是最多的...
Llama 2-Chat 是对 Llama 2 进行微调，专为对话场景进行优化的版本，包括 7B、13B 和 70B 三个可训练参数。另外在 Hugging Face Space 应用上提供了以上三个大小的 Llama 2 模型的体验：7B：https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/llama-2-7b-chat13B：https://huggingface.co/spaces/huggingface-...
据介绍，XVERSE-13B大模型主要有这几个方面的特点。模型架构方面，它是基于标准Transformer架构（Decoder-only），支持8K上下文长度，据称这也是目前同尺寸标准模型中最长。这样一来，可满足更多轮对话，减少遗忘现象，以及输入更多内容完成复杂任务。训练数据上，构建了1.4万亿tokens的数据集，包含中、英、俄、西等40...