首先,Llama2在训练过程中充分考虑了中文的语法、词汇和语义特点,使得模型在处理中文文本时能够更准确地理解语义和上下文信息。其次,Llama2在生成中文文本时,能够产生更加自然、流畅的语句,避免了生硬和不通顺的表达。此外,Llama2在中文问答、文本分类、机器翻译等任务中也表现出色,为中文领域的技术进步提供了有力支持。
在中文榜单中,主要对比了CMMLU, AGIEVAL, GAOKAO与 C-Eval,效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型。尤其是与原始LLaMA-2相比,Colossal-LLaMA-2在中文能力上有了质的飞跃 (CMMLU: 32.97 -> 49.89)。即使与其他采用中文语料,可能花费上千万元成本,从头预训练的各大知名模型相比,Colossal-LLaMA-2在同规模...
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原版Llama2的中文能力较弱。 我们对于一些中文问题进行提问,发现大多数情况下Llama2都不能以中文回答,或者以中英文混杂的形式回答问题。因此,需要基于大规模中文数据对Llama2进行优化,使Llama2具备更好的中文能...
美中不足的是,Llama 2 语料库仍以英文(89.7%)为主,而中文仅占据了其中的 0.13%。这导致 Llama 2 很难完成流畅、有深度的中文对话。中文版 Llama2 开源大模型创下社区「首个」好消息是,在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日,开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为...
为了对 Llama-2 的中英文能力有更深入的理解,我们选取了 OpenCompass 中的中英文数据集进行分别分析。 结果显示: Llama-2 在英语语言能力、知识水平和理解能力上已经较为接近 ChatGPT。 Llama-2 在中文能力上全方位逊色于 ChatGPT。这一结果表明,Llama-2 本身作为基座模型直接支持中文应用并不是一个特别优秀的选...
原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造,在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十(8月21日评测提交时间)。 Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B,基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源,支持商用,可在Hugging Face仓库获取模型,详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以...
特别是在自然语言理解(NLU)测试中,Llama2-13B的准确率达到了惊人的95%,在中文文本生成任务中,其创造性和准确性表现超过了大多数现有模型。这些能力的提升,得益于模型从底层针对中文的优化,而不仅仅是简单的微调。 应用前景 Llama2-13B模型的应用前景广阔,从提升自然语言处理的准确性到增强机器人和虚拟助手的交互...
"7月31日,Llama中文社区率先完成了国内首个真正意义上的中文版Llama2-13B大模型,从模型底层实现了Llama2中文能力的大幅优化和提升。毋庸置疑,中文版Llama2一经发布将开启国内大模型新时代!| 全球最强,但中文短板 Llama2是当前全球范围内最强的开源大模型,但其中文能力 亟待提升 Meta不负众望,于7月19日凌晨...
llama 2 是一种具有强大文本处理能力的工具,它能够有效地进行文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。 在中文语料处理中,llama 2 通过使用深度学习技术,能够实现对中文文本的精准理解。它能够识别中文中的词汇、语法和语义信息,从而准确地进行文本分类和情感分析。此外,llama 2 还能够进行命名实体识别,识别文本中的...
甚至表现超过了一些使用中文语料从头训练大模型(成本花费或上千万)。 尤其是和原始LLaMA-2相比,在中文能力上有了质的飞跃(CMMLU: 32.97 -> 49.89)。 而通过SFT、LoRA等方式微调,能有效注入基座模型的知识与能力十分有限,不能很好满足高质量领域知识或垂类模型应用的构建的需求。