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...
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在这个预训练阶段之后,Llama-2 Chat是通过监督微调过程开发的,在此期间,人类专家为训练过程做出了贡献。 为了提高模型的性能并产生更自然的响应,下一阶段涉及从人类反馈中强化学习 (RLHF)。这种方法涉及一个迭代的细化过程,通过强化学习算法和人类反馈的整合来不断改进模型。 Llama 2 系列包括以下型号尺寸: 7B 13B ...
如下表所示，Llama 2-70B在MMLU和GSM8K上的得分接近GPT-3.5，但在编码基准上有明显差距。在几乎所有的基准测试上，Llama 2-70B的结果都与PaLM 540B相当，甚至更好。而Llama 2-70B与GPT-4和PaLM-2-L之间的性能差距仍然很大。微调 Llama 2-Chat是Meta团队数月研究，并迭代应用了对齐技术（包括指令微调和RLHF...
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...
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...
左:llama2-chat-sft 右:llama2-chat-RLHF 上图展示了对不同temperature值,llama2-chat-sft和llama2-chat-RLHF在N[1-100]个样本中的最大奖励曲线变化。可以发现随着迭代的进行,最优temperature不是固定的,对于RLHF,调整temperature有直接影响,对于 llama2-chat-RLHF,在 10 到 100 个输出之间采样时的最佳温度...
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...
Meta AI在创建Llama-2-chat模型时也使用了RLHF技术,不过与ChatGPT相比还是有些细微区别。 简单来说,Llama-2-chat在第一步RLHF微调上使用相同的指令数据,但在第二步使用了两个奖励模型;通过多个阶段的不断进化,奖励模型也会根据Llama-2-chat模型出现的错误进行更新;并且增加了拒绝采样(rejection sampling)步骤。