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 (Ll...
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...
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。 虽然结果表明 Llama ...
时下，Llama 2 的发布将这款开源大模型推向一个新的高度。相比上一代 Llama 模型，经过混合公开数据的训练，Llama 2 的性能有了显著提高。Llama 2：从 7B 到 70B 参数不等 为此，Meta 发布了一篇长达 76 页的论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》详述 Llama 2 大模型的预训练、微...
今天这篇文章同样厉害,他们提出了「LongLoRA微调算法」,它能够在资源受限的情况下,极大的扩展预训练大模型(LLMs)的上下文长度,「LongLoRA可以让LLaMA2-7B的上下文从4K扩展至100K」,除此之外,作者公布了一个长文本 LongQA数据集,包含超过 3k 个长上下文问答对,可用于用于监督微调。
7月6日，上海人工智能实验室与商汤科技等联合发布了书生·浦语开源体系（https://github.com/InternLM），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...
支持4K 上下文长度,复杂应用潜力大 根据论文描述,LLaMA-2 在模型架构上继承 LLaMA-1 的整体结构,将上下文长度从2048增加到了4096,同时引入了 Grouped-query Attention(GQA) 技术来提升模型的推理效率。 完整微调路线图,开源对话模型 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...
我们的微调LLMs,名为Llama-2-Chat,专为对话用例进行了优化。在我们测试的大多数基准测试中,Llama-2-Chat 模型的性能优于开源聊天模型,并且在我们的人类评估中,在有用性和安全性方面与一些流行的闭源模型(例如ChatGPT和PaLM)相当。 模型开发者 Meta 变种 Llama 2 提供了一系列参数大小——7B、13B和70B——以及...
体验地址：https://huggingface.co/chat/ iPhone、iPad本地可跑 此外，Llama 2还可以在iPhone和iPad上实现本地运行。通过MLC Chat测试版应用，即可体验7B参数的模型。项目地址：https://mlc.ai/mlc-llm/docs/get_started/try_out.html 初创公司已上线应用 甚至，有手快的初创公司已经开发出应用了！基于Llama 2 ...
发布了所有模型,包括从 7B 到 70B 的模型,上下文长度从 8k 到 100k,包括 LLaMA2-LongLoRA-7B-100k、LLaMA2-LongLoRA-13B-64k 和 LLaMA2-LongLoRA-70B-32k。 建立了一个长上下文 QA 数据集 LongQA,用于监督微调。研究者已经发布了 13B 和 70B 32k 型号的 SFT、Llama-2-13b-chat-longlora-32k-sft 和 ...