我们进行规模定律实验,其中我们将多个小型模型训练于特定数据混合集上,并利用其预测大型模型在该混合集上的性能(参见第 3.2.1 节)。我们多次重复此过程,针对不同的数据混合集选择新的候选数据混合集。随后,我们在该候选数据混合集上训练一个更大的模型,并在多个关键基准测试上评估该模型的性能。 数据混合摘要。我们...
每3个小时1次、平均1天8次,Llama 3.1 405B预训练老出故障,H100是罪魁祸首? 最近有人从Meta发布的92页超长Llama 3.1论文中发现了华点: 打开网易新闻 查看精彩图片 Llama 3.1在为期54天的预训练期间,经历了共466次任务中断。其中只有47次是计划内的,419次纯属意外,意外中78%已确认或怀疑是硬件问题导致。 而且GP...
在论文中,关于缩放定律实验(Scaling law experiments)的研究采用了两阶段(two-stage)的方法论来精确预测大规模模型在下游任务中的性能。旨在解决现有缩放定律在预测大规模模型性能时存在的挑战,如只预测下一个词的预测损失而非具体基准任务的性能,以及缩放定律本身可能存在的噪声和不稳定性。 第一阶段:建立训练FLOPs与...
1、llama1技术详解 1.1、相关资源链接 论文题目:Open and Efficient Foundation Language Models Meta AI 23.02 论文地址:arxiv.org/pdf/2302.1397 入门指南:ai.meta.com/llama/get-s (这是 Meta AI发布的 Llama 入门指南。内容包含Llama 模型微调 、服务、量化、提示、集成等的相关技巧。) 1.2、关键技术指标 由...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.15237 该研究的性能最佳模型是从 Llama3-8B-Instruct 中蒸馏出来的,在 AlpacaEval 2 上相对于 GPT-4 实现了 29.61 的长度控制(length-controlled)胜率,在 MT-Bench 上实现了 7.35 的胜率,超越了最好的指令调整线性 RNN 模型。
这篇论文得出了一个非常刷新认知的结论——以OpenAI为主导的“Scaling Law引发大模型能力涌现”的结论可能是错的。 本文通过严谨的实验发现,大模型的能力涌现与模型大小没有直接关系,损失函数loss 才是涌现的关键——也就是说即使是小模型,只要loss收敛小到一定值,也能达到同样的性能。
Meta公司一直是全球拥有显卡最多的公司。在Llama1论文发布的时候,大家就发现,Meta训练Llama1模型可能花费了几百万上千万美金。原因是650亿参数的Llama1模型训练了102万个GPU小时,按照公有云A100租赁的价格打折计算,这个成本也是几百万美金。 到了Llama3模型这里,训练成本的增长更为恐怖,Llama3-8B模型的训练时长比650...
最近,一篇题为《The Mamba in the Llama: Distilling and Accelerating Hybrid Models》的论文证明:通过重用注意力层的权重,大型 transformer 可以被蒸馏成大型混合线性 RNN,只需最少的额外计算,同时可保留其大部分生成质量。 由此产生的混合模型包含四分之一的注...
△数据来自Llama1与Llama2的论文 大模型的扩展率揭示出：增大模型的参数量与增大训练的token数对模型能力提升的作用类似，如果按照Llama3的训练数据量（15T tokens）外推，500B参数的模型若想充分的训练，所需的高质量文本token数高达107T，已经远远超过了当前业界已知的数据量。退一步讲，即使真的有这么多数据，训练...
在Llama 1 发布时,人们要求 LIama 公开权重。然而,一年以前还没有除 GPT 之外的开源基础模型。这个领域发展着实十分迅速。 深度探索 RLHF 的 LIama 2,LIama 3 论文即将问世 接着,LIama 2 的预训练参数规模与 Llama 1 相近,但增加了更多的训练数据 token,使用了两倍的上下文长度。同时,Llama 2 在后训练阶段增...