1. 模型结构上和LLaMa2相同,但67B模型比LLaMa2-70b更窄更深; 2. 学习率调度使用分段的固定学习率,据说比大家用得比较多的余弦退火更有利于continual pretraining; 3. 超参的scaling law:只有学习率和batch size的最优值需要随计算规模增加而调整,其他超参有几乎固定的最大值;计算规模越大,最优的学习率越小...
模型是基于Qwen和LLaMA2的模型权重进行训练的。训练过程中使用了与LLaMA2相同的模型结构,使用原始MHA LLaMA2模型的相同注意力计算方法,对相对位置编码(RoPE)没有进行额外的缩放。我们手动筛选了一个包含13亿个标记的SFT数据集进行训练,利用了Hugging Face的开源数据集。对于大多数句子,我们进行了手动或合成改写,并使用...
此外,我们还开源了**Qwen2-VL-72B**,相比上个月的发布,该模型具有性能提升。 与往常一样,我们不仅开源了bf16检查点,还提供了量化模型检查点,例如GPTQ,AWQ和GGUF,因此这次我们总共有100多个模型变体! 值得注意的是,我们的旗舰开源LLM,Qwen2.5-72B-Instruct,在多个基准评估中取得了竞争性表现,超越了大多数开源...
Trisimo崔思莫 Anthropic粉 / DSeek / 人机对齐 POE上的Mixtral-8*7模型 | 当红辣子鸡Mixtral 用了时下最流行的MoE网络结构。(也会是下一世代模型的主流结构)表现非常诡异。8*7B的参数,总参数是46B,以12B的开销和速度推理,表现超过广受好评的Llama-2-70B。😱我想起了Google说的一句话——在LLM这个...