在常见的中、英文评测榜单，可以看到，在英文 MMLU 榜单中，Colossal-LLaMA-2-7B-base 在低成本增量预训练的加持下，克服了灾难性遗忘的问题，能力逐步提升（44.47 -> 53.06），在所有 7B 规模的模型中，表现优异。在中文榜单中，主要对比了 CMMLU, AGIEVAL, GAOKAO 与 C-Eval，效果远超基于 LLaMA-2 的其...
·7B、13B和70B参数版本 · 70B模型采用了分组查询注意力(GQA) ·聊天模型可以使用工具和插件 · LLaMA 2-CHAT和OpenAI ChatGPT一样好 The dataset for tuning 用于调整的数据集 对于我的tuning过程,我将使用一个包含约18,000个示例的数据集(huggingface.co/datasets),其中模型被要求构建解决给定任务的Python代码。
同样，在这两个领域，Baichuan2-13B-Base 则超越了同尺寸所有模型。如表 6 所示，在数学领域，Baichuan2-7B Base 超越了 LLaMA 2-7B 等模型，Baichuan2-13B-Base 超越了所有相同规模的模型，接近 GPT-3.5 Turbo 的水平；在代码领域，Baichuan2-7B Base 超越了同等规模的 ChatGLM 2-6B 等模型，Baichuan2-13...
LongLoRA在7B/13B到70B的LLaMA2模型的各种任务上都显示出很好的效果。LongLoRA在一台8×A100机器上采用LLaMA2 7B上下文从4k扩展到100k,或采用LLaMA2 70B上下文从4k扩展到32k。LongLoRA在保留模型原始架构的同时扩展了模型的上下文,并且与大多数现有的技术兼容比如FlashAttention-2并且longlora取得了和flashattention-2接...
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...
在英文MMLU榜单中,Colossal-LLaMA-2-7B-base 在低成本增量预训练的加持下,克服了灾难性遗忘的问题,能力逐步提升(44.47 -> 53.06),在所有 7B 规模的模型中,表现优异。 中文榜单方面主要对比了CMMLU、 AGIEVAL、GAOKAO 和 C-Eval,效果远好于LLaMA-2 的其他中文汉化模型。
对于7B 参数模型 如果7B Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ 模型是你所追求的,你必须从两个方面考虑硬件。第一 对于 GPTQ 版本,您需要一个至少具有 6GB VRAM 的体面 GPU。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 GGML / GGUF 格式,更多的是拥有足够的 RAM...
VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 开发的大型视频语言模型,专注于视频内容的理解与生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面展现出卓越的性能,通过先进的空间时间建模和音频理解能力,为用户提供了一种新的视频内容分析工具。它基于 Transformer 架构,能够处理多模态数据,结合文本和视觉信息,生成准确且富有洞察力...
如上文所述，我们先用 TRL 的 SFTTrainer 在 SFT 数据子集上使用 QLoRA 对 7B Llama v2 模型进行有监督微调:# load the base model in 4-bit quantizationbnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,)base_...
其中Baichuan 2-13B-Base相比上一代13B模型,文科理科能力全面提升,尤其是理科能力提升明显,比如数学能力提升49%,代码能力提升46%,安全能力提升37%,逻辑推理能力提升25%,语义理解能力提升15%。 王小川表示,BaiChuan2处于开源模型最好水平,Baichuan 2-7B-Base和Baichuan 2-13B-Base在MMLU、CMMLU、GSM8K等评估榜单上均...