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 ...
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...
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%的相对降...
特别是,Llama 2-Chat 7B模型在60%的提示上超过了MPT-7B-chat。Llama 2-Chat 34B在整体胜率上超过了75%,超过了同样大小的Vicuna-33B和Falcon 40B模型。最大的Llama 2-Chat模型与ChatGPT具有竞争性。Llama 2-Chat 70B模型相对于ChatGPT的胜率为36%,并列率为31.5%。Llama 2-Chat 70B模型在我们的提示集上,对Pa...
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...
以 LLaMA-2-7B 为例,相比前代模型,LLaMA-2 在大模型常用的学科综合能力评测数据集 MMLU 上实现了 21% 的性能提升,在代码评测集 GSM8K 上获得几乎翻倍的性能提升,在知识能力评测集 TrivialQA 上获得 12% 的性能提升。 700 亿参数模型,推动社区开放进程...
作为LLaMA的延续和升级,Llama2的训练数据扩充了40%,达到2万亿token,并且可处理的上下文增倍,达到4096个token。整体finetuning过程使用了1百万人工标记数据。开源的基座模型包括7B、13B、70B3个版本,并提供了对话增强版本的Llama chat和代码增强版本的Code Llama,供开发者和研究人员使用。
Llama 2-Chat,Llama 2 的微调版本,针对对话使用案例进行了优化。我们也发布了带有 7B、13B 和 70B 参数的该模型的变体。 我们相信,在安全的情况下公开释放 LLMs 将为社会带来净效益。与所有 LLMs 一样,Llama 2 是一项新技术,使用时存在潜在风险(Bender 等人,2021b;Weidinger 等人,2021;Solaiman 等人,2023)。
在表 2 中，DeepSeek 67B 相对于 LLaMA-2 70B 的优势大于 DeepSeek 7B 相对于 LLaMA-2 7B 的优势，突显了语言冲突对较小模型的更大影响。此外，LLaMA-2 在某些中文任务上表现出色，这表明某些基本能力如数学推理可以在语言之间有效地迁移。然而，对于涉及中文成语使用的任务，DeepSeek LLM 相较于 LLaMA-2 ...
通过对比数据观察到，LLaMA2在多个方面优于LLaMA1，尤其是与LLaMA1-65B模型相比，LLaMA2-70B在MMLU和BBH基准上的成绩分别提高5分和8分。此外，在除代码基准外的所有测试中，LLaMA2-7B和30B模型都优于同规模的MPT模型。在与Falcon模型的对比中，LLaMA2-7B和34B在所有基准测试中的表现均优于Falcon-7B和40B模型。LL...