继LLaMA开源后，Meta今天联手微软高调开源Llama 2，一共有7B、13B、70B三个版本。据介绍，Llama 2接受了2万亿个token训练，上下文长度4k，是Llama 1的2倍。微调模型已在超100万个人类标注中进行了训练。Llama 2的表现更是秒杀许多开源语言模型，在推理、编码、能力和知识测试上取得了SOTA。最最最重要的是，这次Lla...
不仅开源了书生·浦语的轻量版本（InternLM-7B），还率先开源了从数据、训练到评测的全链条工具体系，并提供完全免费的商用许可；7月14日，智谱科技开放ChatGLM2-6B免费商用；7月19日，Meta开源了性能更强的Llama-2，也提供了更加宽松的商用许可。
LLaMA-2-Chat 是本次升级更新的重点，通过引入有监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），构...
再来看人类评估结果。如下图 12 所示，Llama 2-Chat 模型在单轮和多轮提示方面均显著优于开源模型。特别地，Llama 2-Chat 7B 在 60% 的提示上优于 MPT-7B-chat，Llama 2-Chat 34B 相对于同等大小的 Vicuna-33B 和 Falcon 40B，表现出了 75% 以上的整体胜率。在这里，Meta 也指出了人工评估的一些局限性。
Llama 2是Llama 1模型的升级版本，引入了一系列预训练和微调 LLM，参数量范围从7B到70B (7B、13B、70B)。其预训练模型比 Llama 1模型有了显著改进，包括训练数据的总词元数增加了 40%、上下文长度更长 (4k 词元)，以及利用了分组查询注意力机制来加速 70B模型的推理！但最激动人心的还是其发布的微调模型 (...
LLaMA-2 Chat内化了时间的概念。尽管训练的目标很简单，就是next token prediction，训练数据也是随机打乱...
最早在8月初，阿里云就开源了中英文通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat。Qwen-7B支持8K上下文长度，基于超过2.2万亿tokens包含文本、代码等类型的数据集训练，也支持插件调用和开发Agent等AI系统。项目一开源，就冲上GitHub热榜，目前已经收获4k星热度。（值得一提的是，这次阿里云除了发布Qwen-14B以外，也顺带...
在对模型进行指令微调时，使用了两个数据集: 为 Llama 2 Chat 收集的指令微调数据集和自指令数据集。自指令数据集收集了 Llama 2 编制出的编程面试问题，然后使用 Code Llama 生成单元测试和解答，最后通过执行测试来评估解答。如何使用 Code Llama?Transformers 从 4.33 版开始支持 Code Llama。在此之前，需要从...
第一步:准备docker镜像,通过docker容器启动chat_gradio.py gitclone https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese.gitcdLlama2-Chinesedockerbuild-fdocker/Dockerfile-tflagalpha/llama2-chinese-7b:gradio. 1. 2. 3. 4. 5. 第二步:通过docker-compose启动chat_gradio ...
2. Llama 2-Chat,Llama 2的精调版本,专为对话用例优化。我们也发布了这个模型的7B,13B和70B参数的变体。 我们相信,只要安全地进行,LLM的公开发布将对社会产生净效益。像所有的LLM一样,Llama 2是一种新技术,使用时携带潜在风险(Bender等人,2021b; Weidinger等人,2021; Solaiman等人,2023)。迄今为止进行的测试都...