uuuuu to be a good nlper Sheared LLaMA | Sheared LLaMA 1.3B / 2.7B陈丹奇团队的一个关于预训练阶段模型结构剪枝的工作,首先基于Llama 2-7B结构剪枝,然后预训练50B的token,从大模型中快速获得较小模型的方法,最后的3B模型对比同尺寸的模型很能打。Paper: 链接Code (似乎暂时还访问不了): 链接Models: 链接...
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...
Qwen 2.5 72B的性能超过了AIatMeta Llama 3.1 70B并且与405B相匹配。Qwen 2.5 32B的性能也超过了OpenAI GPT-4o mini。🤯 简而言之:🚀 9个新模型,参数为0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B,都比之前的模型更好,还有2个数学优化的模型📈 训练了1800万亿个标记,生成了最多8K个标记和最多128K个标记...
谷歌2023年起相继发布Gemini Nano(1.8B/3.25B)、Gemma(2B/7B)等轻量化模型;Meta推出Llama 2、Mistral AI推出Mixtral 8x-7B等开源模型,引领移动模型轻量化发展趋势。此外,小米、OPPO、三星等手机厂商亦在轻量化移动模型开发及压缩方面努力。在硬件侧,关注Arm架构、异构计算和存储升级,AIPC带动散热、电池及结构件等...
3. 模型结构没什么特别的,有一处设计是大尺寸模型的参数主要加在了更多的层数上,而不是像其他很多模型一样加载了FFN的中间层宽度上,这个没有深入解释 4. DeepSeek 67B相对于LLaMA2 70B的优势大于DeepSeek 7B相对于LLaMA2 7B的优势。给出的解释是因为预料中的多语言冲突,较小的模型能力不够,意思是限制了deep...
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这个赛道上,Google没有护城河,OpenAI也没有。我先测测POE上...
这种方法通过检索利用原始模型权重和动态稀疏 KV 缓存作为草稿模型,作为层次结构中的中间层,并由更小的模型进一步推测,从而减少其草稿延迟。TriForce 不仅为 Llama2-7B-128K 带来了令人印象深刻的速度提升,在 A100 GPU 上实现了高达 2.31 倍的速度,而且还展示了在处理更长上下文时的可扩展性。在两个 RTX 4090 GPU...