Llama3 使用了标准的 Dense Transformer 结构,和之前的结构差不多。这次的收益主要来自于 数据质量、多样性的提升 模型参数的提升 比较有意思的是,论文开头就提到,为了控制复杂度,最大程度的应用缩放法则,没有使用传说中 GPT4 等先进模型使用的 MoE 架构,因为这样训练起来更稳定。 这次模型发布了三个版本:8B、70B...
ArXiv :Llama 1处理ArXiv的Latex文件,以增加科学数据到Llama 1的数据集。Llama 1移除了第一节之前的所有内容以及参考文献部分。Llama 1还移除了.tex文件中的注释,并内联扩展了用户编写的定义和宏,以增强论文间的一致性。 Stack Exchange:Llama 1包括了Stack Exchange的数据转储,这是一个涵盖从计算机科学到化学等多...
【LLama教程合集】大模型入门:开源大模型羊驼LLaMa系列模型详解(原理介绍 代码解读论文解读llama3本地部署 微调训练llama3教程) 卢菁老师_北大AI博士后· 8-27 零代码微调Llama3.1 8b大模型!中文文本分块+数据集制作!Axolotl+qLoRA十分钟光速微调打造法律大模型!#llama3#finetuning ...
【精选】MetaAI最强开源大模型LLama3.1论文详解!开源模型超过最强闭源模型,Llama 3...
对于小模型来说,如果你固定住模型大小,那么只要持续增加高质量数据,那么模型效果肯定会持续提升,这个其实从2021年发表的Chinchilla law的论文就能得到这个结论。一般模型大小乘以20,就是Chinchilla law对应的最优训练数据量,比如对于8B模型,160B训练数据对应最优Scaling law。但是,我们不能机械地理解和应用Scaling law,从...
最全【LLama系列模型详解】开源大模型llama下载 安装 实战;llama3微调 llama3本地部署 llama3架构 llama3训练 羊驼 1694 -- 1:23:11 App 拍案叫绝!精讲CycleGan整体网络架构,3小时吃透图像风格迁移实战,论文解读+代码复现,附代码,揭开照片秒变油画的奥秘!!生成对抗网络|计算机视觉|人工智能 2719 -- 24:27:23...
【2.机器学习】:机器学习经典算法详解【3.深度学习】:神经网络基础(CNN+RNN+GAN)【4.计算机视觉实战项目】:OpenCV图像处理+YOLOV8目标检测+Unet图像分割【5.论文指导】:AI交叉学科、SCI、求关注!求三连! 科技 计算机技术 AI 科技 计算机 人工智能 微调大模型 Llama3 大模型 LLM 又来学点小知识...
本次公开课主题是《Llama 3技术剖析、微调以及多模态训练》,将剖析Llama 3的核心技术,讲解如何基于Llama 3进行模型的微调和多模态模型训练和微调。本次公开课不仅会讲解技术理论,也包括了结合Llama 3的模型微调和多模态大模型微调两个项目Case,从应用角度让大家对Llama 3的效果有直观的理解。
我在7万字里藏了一句话,它绕着弯给我读懂了|Kimi.ai 文章总结、读书/读论文、长文本翻译教学 5582播放 我做的GPT,在300万个GPTs中排名Top360,我是怎么做到的?AI进化论-花生 1.4万播放 GPT Store上线,普通人能靠GPTs赚钱💰吗? 1972播放 GPT Store正式上线!9个指令词技巧,让你的GPTs更上一层楼|AI进化...
方法详解 论文中描述的LLM2Vec方法在代码层面主要涉及以下几个关键的修改,以将decoder-only模型转换为能够生成丰富文本编码的模型: 启用双向注意力:通常,decoder-only模型使用的是单向(因果)注意力机制,这限制了模型只能看到当前标记之前的信息。为了转换这一...