在短任务实验中,可以看到其结果与LLAMA 2相当,而且在大多数情况下比LLAMA 2要更强,在编码、数学和知识密集型任务(如 MMLU)上的结果有明显改善,优于GPT-3.5 相比其他长上下文方法在短任务的不佳表现,研究人员将该模型的性能改进归功于额外的计算FLOPs以及从新引入的长数据中学到的知识。 长任务 之前的方法大多依靠易错性
相比LLaMA-1,LLaMA-2 将模型尺寸提升到了 700 亿参数,搭配更海量的训练数据,LLaMA-2(70B) 获得了客观的性能提升,在多个评测集上达到了和ChatGPT近似的性能。 论文也提供了 LLaMA-2(70B) 与闭源模型(GPT-3.5,GPT-4,PaLM, PaLM-2)的性能对比,ChatGPT 在 MMLU 上获得了 70.0 的分数,与 LLaMA-2(70B) 的...
此外，Llama 2-70B模型也优于所有开源模型。除了和开源模型作比，Meta团队还将Llama 2-70B的结果与闭源模型进行了比较。如下表所示，Llama 2-70B在MMLU和GSM8K上的得分接近GPT-3.5，但在编码基准上有明显差距。在几乎所有的基准测试上，Llama 2-70B的结果都与PaLM 540B相当，甚至更好。而Llama 2-70B与GPT-4...
Llama 2 70B 在 MMLU 和 GSM8K 上得分接近 GPT-3.5,但在编码基准上存在显著差距。 在几乎所有基准上,Llama 2 70B 的结果均与谷歌 PaLM (540B) 持平或表现更好,不过与 GPT-4 和PaLM-2-L 的性能仍存在较大差距。 也就是说,即使是参数量最大的 Llama 2 70B,性能目前也没有超过 GPT-3.5,距离 GPT-4...
经过微调和对齐的模型Llama-2-70B-Chat（黄色）相比基座模型Llama-2-70B（绿色），综合能力基本持平，在语言、推理和理解上相比基座有性能提升，在学科综合能力和知识能力上略有下降。比如翻译评测集Flores和代码评测集HumanEval上，Chat模型分别有超过40%和20%的相对提升，而在MMLU和TrivialQA上则有大约10%的相对...
除了开源模型之外，Meta 还将 Llama 2 70B 的结果与闭源模型进行了比较，结果如下表 4 所示。Llama 2 70B 在 MMLU 和 GSM8K 上接近 GPT-3.5，但在编码基准上存在显著差距。此外，在几乎所有基准上，Llama 2 70B 的结果均与谷歌 PaLM (540B) 持平或表现更好，不过与 GPT-4 和 PaLM-2-L 的性能仍存在...
除了开源模型，研究人员还将 Llama 2-70B 的结果与闭源模型进行了比较。它在 MMLU 和 GSM8K 上似乎接近 GPT-3.5，但在编码基准测试中存在显著差距。Llama 2-70B 的结果在几乎所有基准测试中都与 PaLM (540B) 相当或更好。Llama 2-70B 与 GPT-4 和 PaLM-2-L 之间的性能差距仍然很大。新款 Llama 2 型号...
上图展示了Phi-2和Phi-1.5在各项测试之中的比较（其中BBH和MMLU分别使用3次和5次CoT（Chain of Thought））。我们可以看到，在创新技术的加持下，Phi-2的性能取得了明显提升。96块A100练了14天 Phi-2 是一个基于 Transformer 的模型，使用1.4T个tokens进行训练（包括用于NLP和编码的合成数据集和Web数据集）。
Chinchilla AI通过使用与Gopher相同的计算预算，但具有70B个参数和4倍多的数据，来训练一个计算更优化的模型Chinchilla ，从而来检验这一假设。验证结果表明Chinchilla 在大量下游评估任务中明显优于 Gopher、GPT-3、Jurassic-1 和 Megatron-Turing NLG。Chinchilla 在MMLU 基准测试中的平均准确率达到 67.5%，比 Gopher ...
但在闭源模型的比较上,Llama2仅领先PaLM,且仅能做到在MMLU和GSM8K两个数据集上接近GPT3.5,与PaLM-2-L和GPT-4相比,仍然落后不少。 Llama-chat训练流程 下面我们来聊一聊llama-chat的训练流程,详见原技术论文,以下仅做流程概述: 自监督预训练 监督精调 ...