llama2 模型参数 在上图中,可以看到第32个 Transformer Decoder block每一层的参数量,模型中所有Transformer Decoder block的维度都一致。需要指出LLaMA2-7B在FFN中三个全连接层的hidden-dim是11008,通过计算得到。需要注意RMSNorm层也是有可训练参数的,每一层的参数量为4096,对应RMSNorm中的缩放因子。 FFN中hidden_...
对于7B d = 128 •n_heads 是注意力头的数量 对于7Bn_heads= 32 •n_layers是注意力块出现的次数 对于7Bn_layers= 32 •d_model ,是模型的维度。d_model= n_heads ⋅ d = 32 * 128 对于7B d_model = 4096 Llama 2的其他尺寸具有较大的 d_model (请参阅“dimension”列)。 Q,K,V ∈...
通过对7B尺寸LLAMA 2模型的实验，研究人员发现了LLAMA 2的位置编码（PE）的一个关键局限性，即阻碍了注意力模块汇集远处token的信息。为了进行长上下文建模，研究人员假设该瓶颈来源于LLAMA 2系列模型使用的RoPE位置编码，并控制超参数基础频率（base frequency）从10, 000增加到500, 000来减少RoPE位置编码中每个维度的...
单击部署服务,然后在自定义模型部署区域,单击自定义部署。 在自定义部署页面,配置以下关键参数。 参数 描述 服务名称 自定义服务名称。本案例使用的示例值为:chatllm_llama2_7b。 部署方式 选择镜像部署,并选中开启Web应用。 镜像配置 在官方镜像列表中选择chat-llm-webui>chat-llm-webui:3.0。
近日，一项由 Swin-Transformer 团队打造，来自西安交通大学、中国科学技术大学、清华大学和微软亚洲研究院的学者共同完成的研究工作 Xwin 颠覆了这一认知，揭示了通用预训练下 7B（即 70 亿参数）规模的语言模型（LLaMA-2-7B）在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力，并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型...
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...
如果使用常规 AdamW,则每个参数需要 8 个字节(因为它不仅存储参数,还存储它们的梯度和二阶梯度)。 因此,对于 7B 模型,每个参数需要 8 个字节 * 70 亿个参数 = 56 GB GPU 内存。 如果使用 AdaFactor,则每个参数需要 4 个字节,或 28 GB 的 GPU 内存。
因为LLaMA2-7B模型较大,这里采用分块的方式转换成若干ONNX模型,对这些模型分别进行PTQ量化、编译,并在板端串联起来进行部署、测试。 推理流程 LLaMA2-7B按照模型结构分拆了几个模块Tokenizer/Embedding/LlamaLayer/LmHead,、通过Knight工具链进行转换,调度到TX536芯片上运行。
但LLaMA2大模型仅发布了原始模型权重与推理脚本，不支持训练/微调，也未提供数据集。所以，针对这些现有问题，Colossal-AI开源了针对LLaMA2的全流程方案，并具备高可扩展性，支持从70亿到700亿参数的模型，从8卡到512卡都可保持良好的性能。在使用8卡训练/微调LLaMA2-7B时，Colossal-AI能达到约54%的硬件利用率（MFU...