Arc 770 | 英特尔显卡一键本地部署LLAMA2 ChatGLM, 视频播放量 6133、弹幕量 4、点赞数 78、投硬币枚数 40、收藏人数 138、转发人数 12, 视频作者 鸭屎香里森, 作者简介 ,相关视频:LLM推理(2):利用4张英特尔Arc A770推理32B大模型,速度突破到30 Token/s,Intel arc A770
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2.3、LLaMa 2和LLaMa 2-Chat之间的区别 LLaMa 2和LLaMa 2-Chat都是Meta(前身为Facebook)发布的大型语言模型(LLMs),它们可以用于生成文本、翻译语言、写创意内容、回答问题、总结文本、分析和理解代码等多种任务。 LLaMa 2是基于原始的Transformer架构的生成预训练模型,它在一个庞大的文本和代码数据集上训练,规模达...
LLaMA2_chat同样拥有7B、13B和70B三个不同参数的版本,以满足不同场景下的需求。 在对话优化方面,LLaMA2_chat采用了有监督的微调技术和人类反馈强化学习(RLHF)方法,对模型进行了迭代调整。这使得LLaMA2_chat在对话生成、理解和交互方面表现出色,能够生成更加自然、流畅和符合人类偏好的回复。 同时,Meta还对LLaMA2_ch...
然而这个生态的建设，是需要投入大量的资源和技术力量的。以开源社区为驱动，用集结蚂蚁雄兵的方式构建...
Llama 2-Chat在不同模型尺寸中总体违规率较低，Llama 2-Chat在不同型号尺寸上均具有较高的安全性和实用性平均评级。针对这个开源的语言大模型，我们可以直接在hugging face上面来直接体验。我们只需要进入hugging face的界面，就可以在demo界面进行体验，而且完全是免费的，不用我们注册账号，便可以拥有一个免费的聊天...
Llama-chat训练流程 下面我们来聊一聊llama-chat的训练流程,详见原技术论文,以下仅做流程概述: 自监督预训练 监督精调 RLHF a. 自人类偏好数据集中训练2个奖励模型,分别是Safety Reward Model和Helpful Reward Model,一个用于对人类偏好进行奖励建模,一个对安全合规进行奖励建模 b. 先使用Helpful Reward模型进行RL...
我们发布的Llama 2,是经过微调与预训练的系列产品,Llama 2和Llama 2-Chat, 参数高达70B。 我们做一系列的可用性与安全性测试,Llama 2-Chat比现有的模型表现更好。它们似乎也和某些闭源模型的能力不相上下, 至少在我们的人工评测上是这样的。我们在提升模型安全性上采取了措施: 通过使用专有的安全数据标注与调整...
其中,LlaMA系列,特别是LlaMA2及其针对对话领域优化的版本LLaMA2_chat,以其卓越的性能和开源的特性,受到了广泛关注。本文将深入探讨LlaMA2及LLaMA2_chat的背景、原理、模型架构、训练方法,以及其在对话领域的应用。 一、LlaMA系列背景 LlaMA,全称Large Language Model Meta AI,是由Meta开发的一种大规模语言模型。该...
二、LlaMA_chat的原理与特点 LlaMA_chat是LlaMA 2的一个微调版本,专门用于对话生成领域。LlaMA_chat在LlaMA 2的基础上,针对对话生成任务进行了进一步优化。通过微调模型的参数,LlaMA_chat能够更好地理解对话的上下文信息,生成更符合对话场景的回复。此外,LlaMA_chat还采用了多种技术手段,如多样性增强、对话长度控制等,...