最近，Meta团队公开了支持长上下文的模型Llama 2 Long的训练方法，该模型的有效上下文窗口多达32768个token，在各种合成上下文探测、语言建模任务上都取得了显著的性能提升。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.16039.pdf 并且，模型在指令调优的过程中不需要借助人工标注的长指令数据，70B参数量的模型就已经在各种...
70B 8192 80 GQA -- -- 0.00015 llama2-7B模型结构如下: Transformer( (tok_embeddings): ParallelEmbedding() (layers): ModuleList( (0-31): 32 x TransformerBlock( (attention): Attention( (wq): ColumnParallelLinear() (wk): ColumnParallelLinear() (wv): ColumnParallelLinear() (wo): RowParallel...
LLaMA,LLaMA2 7B,LLAMA2 13B,Qwen,ChatGLM-6B,BaiChuan,Yi模型使用的事MHA(多头注意力机制),LLaMA2 70B和ChatGLM2-6B 使用的是GQA(分组查询注意力机制)。 2. 模型测评 在众多国内开源模型之中,百川智能发布的Baichuan-7B、清华大学和智谱AI发布的ChatGLM2-6B、上海人工智能实验室发布的InternLM-7B等优秀模型广...
云托管：依靠云提供商来部署托管特定模型的实例，例如通过 AWS、Azure、GCP 等云提供商来运行 Llama 2。优势：云托管是最适合自定义模型及其运行时的方式。托管 API：通过 API 直接调用 LLM。有许多公司提供 Llama 2 推理 API，包括 AWS Bedrock、Replicate、Anyscale、Together 等。优势：托管 API 是总体上最简单...
LLaMA2是Meta AI基于Transformer架构开发的大型语言模型,但相比传统的Transformer模型,LLaMA2在多个方面进行了优化和改进。 1. Transformer架构的继承与优化 LLaMA2继承了Transformer模型的基本结构,即使用自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据。然而,LLaMA2在Transformer的基础上进行了多项优化,以提高模型的性能和效率...
虽然Llama 2-70B在推理任务上表现接近GPT-3.5，但是在综合性能上还是无法与OpenAI的GPT-4和Google的PaLM-2-L等闭源大模型相媲美，尤其在编程基准上远落后于两者。图3：Llama 2、GPT和PaLM三者在不同基准测试上的得分 02-解锁Llama 2的模型结构 2.1 Llama 2模型架构 Llama 2在预训练设置和模型架构上和一代...
对于规模最大的 LLAMA-2 70B 模型，剪裁 30% 再进行 RFT 后，最终在 Alpaca 数据集中的平均准确率为 74.3%，原稠密模型的准确率为 76.6%。经过剪裁的模型 LLAMA-2 70B 保留了约 51.6B 个参数，其吞吐量得到了显著提高。作者还发现 Phi-2 无法在 WikiText-2 数据集中，从被剪裁过的模型中恢复原有准确...
这里贴一下 70B 模型的参数量如下所示。对于 GQA 部分的模型结构,num_attention_heads 为64,num_key_value_heads 为 8。 LlamaForCausalLM( (model): LlamaModel( (embed_tokens): Embedding(32000, 8192, padding_idx=0) (layers): ModuleList( (0-79): 80 x LlamaDecoderLayer( (input_layernorm): ...
Llama-2的70B模型使用录屏共计2条视频,包括:Llama-2的70B模型使用录屏、仿BBC口吻写稿-纯生肉等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
3. 目前暂时解决了使用Deepspeed会爆显存的问题,采用256GB内存的设备足够应付LLaMA2-70B模型的微调。 4. 目前尚未解决Pipeline Parallel导致的同时只有一个GPU在运行的效率低问题,考虑后续改为Bubble。 运行环境 硬件 GPU:8卡3090 CPU:AMD EPYC 7302 64核 ...