在与Falcon模型的对比中，LLaMA2-7B和34B在所有基准测试中的表现均优于Falcon-7B和40B模型。LLaMA2-70B模型在所有开源模型中也展现出优势。MPT 、Falcon 、LLAMA1 和 LLAMA2 模型对比 2、LLaMA2任务性能与 GPT-4 任务性能对比 Meta团队还对LLaMA2-70B进行了与闭源模型的比较。结果显示，LLAMA2-70B在MMLU和GSM8K...
llama2 相比于 llama1 其训练数据提升了40%,有 7B、13B、34B、70B 四个大小,其中 34B 的没有开放,另外三个都可下载。llama2 总共使用 2T 的 token 进行训练,上下文长度为 4096,是 llama1 的两倍。 从其model card 中可知,llama2 的预训练是在A100-80GB上运行了 3.3M GPU hours。 1.2 数据分布 在预训...
我们分别在专业级显卡 A100 (80G 显存)和桌面级显卡 2080 (12G 显存)上进行测试,可以发现: 在经过低比特的量化后,单块桌面级显卡可以运行起 Llama2 13b。 在A100 上部署 Llama2 13b 模型,显存的利用率不高。 Llama2 13b 在 A100 和 2080 上的性能差距并不大,主要的差距在于桌面卡显存小,单卡无法加载更大...
我们分别在专业级显卡 A100 (80G 显存)和桌面级显卡 2080 (12G 显存)上进行测试,可以发现: 在经过低比特的量化后,单块桌面级显卡可以运行起 Llama2 13b。 在A100 上部署 Llama2 13b 模型,显存的利用率不高。 Llama2 13b 在 A100 和 2080 上的性能差距并不大,主要的差距在于桌面卡显存小,单卡无法加载更大...
最新消息是，Mistral AI团队已经发布了相关论文，透露背后的技术细节。Mistral不仅全面战胜了13B Llama2，在数学、代码和推理方面，34B的Llama1也不是Mistral的对手。在推理任务上，Mistral的表现更是直逼10倍参数量的Llama2-70B。但Mistral消耗的资源却很少，只需要6GB显存，MacBook就能流畅运行。为了用更少消耗达到更...
此外,在除代码基准外的所有测试中,LLaMA2-7B和30B模型都优于同规模的MPT模型。在与Falcon模型的对比中,LLaMA2-7B和34B在所有基准测试中的表现均优于Falcon-7B和40B模型。LLaMA2-70B模型在所有开源模型中也展现出优势。 MPT 、Falcon 、LLAMA1 和 LLAMA2 模型对比 2、LLaMA2任务性能与 GPT-4 任务性能对比 Meta...
其中7B 和 13B 版本的模型,我们能够在普通家用显卡中跑起来(大概使用 10G～14G显存)。 当下载授权审核通过之后,我们可以使用下面的命令,来分别根据你的需求下载下面的三个模型: 代码语言:javascript 复制 # 本地需要按照 GitLFS,https://git-lfs.com
llama2所有规格的模型的token都是2T,meta人为这个两级的数据刚刚好可以维持一个很好的性能、成本平衡。其中34B和70B的模型使用了GQA技术作推理加速。 在代码、阅读理解、常识问题、数学等多个领域 与open-source模型对比: 上图,llama2在benchmark上均优于其他开源模型。
大模型的推理（Reasoning）能力是实现通用人工智能（AGI）的关键能力，AquilaChat2-34B在IRD评测基准中排名第一，超越Llama 2-70B、GPT-3.5等模型，仅次于GPT-4。智源团队整理了评测基准Integrated Reasoning Dataset（IRD）考察模型在归纳推理、演绎推理、溯因推理和因果推理维度上的推理结果和过程的准确性，并对主流...
结果显示,AquilaChat2-34B在IRD评测基准中排名第一,超越了LLama2-70B-Chat、GPT-3.5等模型,仅次于GPT-4。 SFT模型在IRD数据集上的评测结果 上下文窗口长度,扩至16K 长文本输入,是行业现在迫切需要解决的问题。 能够接收多少文本输入,直接决定了大模型有多大的内存,它和参数量一起,共同决定了模型的应用效果。