LLaMA-3又出来了,综合表现非常惊艳,我在实际测试中能力也比LLaMA-2-7B,Mistral-7B和Gemma-7B效果好。模型还是直接复用之前的代码,不过最小的8B模型也用上了GQA了,实测速度挺快。手头的llama-2可以丢了,可以拥抱llama-3了。想要高效微调LLaMA-3,可以看我这篇新鲜出炉的文章。 孟繁续:LLaMA-3吃披萨,赢在起跑线...
标准结构目前有很多大模型,结构都大同小异,但都有略微的区别,在深入探讨LLaMA之前,我们先来回顾一下GPT的标准结构。GPT模型主要由以下几个部分组成: 1. 嵌入层:将输入的文本数据转换为向量表示。2. 位置编码…
Transformer 采用了多个 Decoder 层堆叠的架构。这些 Decoder 层的结构相同，实际参数不同。对于每个 Decoder 层来说，主要分为两部分操作：Self Attention 和 Feed Forward Neural Network。虽然对于多模态模型来说，还有 Cross Attention 操作，但本次分享我们聚焦于前两部分内容。2.6 单头 Attention 和多头 Attenti...
从上图可以看到,Llama三代模型的上下文长度分别是2K、4K和8K,虽然Llama3训练是8K上下文,但是按照目前业界的技术,应该是可以继续拓展到更长上下文的。而官方也说过,未来Llama3会有更长上下文的版本。 Llama3模型的词汇表大幅提高 在模型架构中另一个值得注意的是词汇表的大幅提高。在Llama1和Llama2中,MetaAI的词汇表...
LLama 3 405B模型效果已经赶上目前最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude 3.5,这算是开源届的大事,技术报告接近100页,信息很丰富,粗略看了一下,很有启发。这里就LLaMA 3的模型结构、训练过程做些解读,并对其影响、小模型如何做、合成数据等方面谈点看法。
一、人工智能开源大模型和Llama 3和Llama2简介 Llama的英文全称是Large Language Model Meta AI,是Meta AI公司在2023年2月发布的大语言模型,其基于transformer架构,具有7B、13B、33B 和65B四种不同的版本[1]。 Llama 2则是Meta与微软合作在2023年7月18日发布的新一代开放大语言模型,其具有三种参数规模,分别是70...
Mamba模型原理详解+公式推导!1小时讲完Mamba底层逻辑原理,真的通俗易懂!(人工智能、深度学习、机器学习、神经网络、图像处理、AI) 472 22 2:07:30 App 强推!【OpenCV+YOLOv5】钢铁缺陷检测项目实战!基于YOLOV5的钢材表面的缺陷检测实战!原理详解+代码实现,真的通俗易懂!(人工智能、深度学习) 1121 12 14:33:03...
【为什么Llama模型效果比GPT-3好?】GPT三阶段总结、Llama模型架构解读以及Llama2相比Llama1的改进,三个小时新手快速掌握!全都是干货!!共计14条视频,包括:1.1.1 InstructGPT三阶段过程回顾、2.1.2 ColossalChat模型架构图、3.1.3 DeepSpeedChat的公式等,UP主更多精彩
llama和llama2在模型结构了基本一致,llama2结构左半部分,llama共用了32个Decoder层。 其中每个decoder层右半部分所示,主要是将transformer中的LayerNorm换成了RMSNorm,Multi-Head Attention换成了GQA(llama是MQA),postionnal换成了RotatyEmbedding(RoPE相对位置编码)。
Meta 发布了他们最先进的开源大型语言模型 (LLM)，名为 Llama 3。这款新型模型通过一系列技术创新，展现出了强大的性能和多样的应用潜力。1.模型规模和训练：Llama 3 提供了 8B（80亿）和 70B（700亿）参数版本，均在 24K（24,000个）GPU集群上进行了训练，使用了15T（15万亿）的数据。2.性能提升：Llama 3...