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...
【Llama3.1论文精讲】LLama3 1的92页论文技术解读:LLama3为什么不用Moe架构 405B的大小是怎么设计出来的 LLama如何处理数据的共计6条视频,包括:LLama3.1论文技术报告解读(1)-LLAMA3-405B模型概述、LLama3.1论文技术报告解读(2)-LLAMA3.1数据处理流程、LLama3.1论文技术报
而且,A > B可能不仅是A > B,也可能是远好于,稍好于,这个其实也能在损失函数里体现出来(margin loss),即Llama 2论文中m(r)的部分: Preference Data构建 Llama详细讲解了Preference Data的构建过程。大概是这样几个step: step 1、使用不同的数据配比和训练策略训练出多个for annotation的模型。部署多个不同的模...
1 Introduction 2 Pretraining 3 Fine-tuning 第4-7节: 大模型产业技术交流群: 欢迎大家微信搜索“AIGCmagic”关注公众号,回复“大模型”,加入大模型交流群,一起交流学习。 论文题目:Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 论文地址: 原文地址:ai.meta.com/research/pu 论文地址:arxiv.org/abs/2307.0928...
【强荐】开源LLama3.1论文精读:Llama3训练(预训练 后训练), LLAMA3 405B模...2024-08-19 18:15:39 卢菁老师 北京 举报 0 分享至 0:00 / 0:00 速度 洗脑循环 Error: Hls is not supported. 视频加载失败 卢菁老师 8粉丝 卢菁博士《速通机器学习》《速通深度学习数学基础》作者 曾就职于腾讯、爱...
1.的切入点应该是类似蒸馏原有模型cot等推理能力 原文:1. Learning from preference rankings via PPO ...
具体原文论文可参考:https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/?utm_source=twitter&utm_medium=...
如果我们将K值扩展到1百万,会发生什么呢? 从AlphaCode论文中,可以看到当扩展K值时,模型的通过率不断提高: Yuxuan Tong(https://www.notion.so/Scaling-up-k-in-Pass-k-on-MATH500-5c44436a2cd643b381e74427e7f7b14f?pvs=4)在数学上验证了DeepSeek和Mistral在扩展搜索空间K时不断改进的情况: 显然,曲线尚未...
1、如果从道德高地看,这是不可饶恕的,这封道歉是不够的,轻描淡写,只是强调自己核实工作不力。 如果你们只是推广工作,就不能把所有责任都推到一个人身上。 2、这三位都是斯坦福大学本科生,本着爱好兴趣,以及复制粘贴的习惯,推动了版本升级,虽然大家都理解了最新论文内容,也有心将这些创意落地到Llama3V,但是真正...
论文标题:ChatQA 2: Bridging the Gap to Proprietary LLMs in Long Context and RAG Capabilities 为什么要提升大模型的上下文长度? 我们知道,大模型的上下文长度越长,其计算过程中消耗的资源也就越多,看起来扩展大模型的上下文是一件耗时耗力的工作。很多读者就会好奇,为什么要扩展大模型的上下文长度呢?