分数高不代表就适合你的场景,1个原因,一个是有个别模型在公开的测试数据上过拟合了,另一个就是和你的产品调性可能不一样,你需要更多的场景数据去微调。举一个例子,字节的模型在角色刻画上是比较突出的,做Chat相关的更适合用这个模型。 快速测试了一些具体的case,总的感受是70B非常强,加之我们可以继续做下游任务...
MMLU 5-shot: 这个模型的表现在语言理解方面更加出色,达到了82.0分!看来在语言理解方面,它比8B版本有了显著提升。 GPQA 0-shot: 在没有事先示例训练的情况下,它取得了39.5分。这个成绩比8B版本有了明显提高,说明它在处理问题时的能力有所提升。 HumanEval 0-shot: 在没有事先示例训练的情况下,它竟然达到了8...
8B版本拥有80亿参数,而70B版本则具有700亿参数。这两种模型都是为了满足不同的应用需求而设计的。8B版本旨在为需要快速推理且计算资源有限的应用场景提供支持,而70B版本则适用于对性能要求更高的复杂任务,如深入的语言理解和内容生成。 从性能角度看,Llama 3经过精心的微调后,在多个行业标准的基准测试中表现突出。在M...
性能实测:Llama3 8B/70B 在 RTX5000 ada下的表现情况。, 视频播放量 1446、弹幕量 0、点赞数 12、投硬币枚数 7、收藏人数 8、转发人数 6, 视频作者 XSuperzone, 作者简介 NVIDIA 合作伙伴。AI、视觉计算软硬件解决方案专家。微信:XSuperZoneTech / 18918950570,相关视频
为啥Llama3 70B比8B提升大,400B比70B提升小一些? #小工蚁 - 小工蚁于20240424发布在抖音,已经收获了21.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Llama 3 是 Meta AI 开发的大型语言模型的最新突破。其产品包括两个出色的变体:80 亿参数的 Llama 3 8B 和 700 亿参数的 Llama 3 70B。这些模型因其在各种自然语言处理任务中的出色表现而受到广泛关注。如果您有兴趣在当地利用它们的力量,本指南将引导您使用 ollama 工
发布8B 和 70B(基础和微调)模型,在同类模型中表现强劲(但我们会在排名公布时看到@ @lmsysorg :))400B 仍在训练中,但已经侵占了 GPT-4 的领地(例如 84.8 MMLU 对 86.5 4Turbo)。Tokenizer:标记数量从 32K(Llama 2) ->增加到 128K(Llama 3),增加了 4 倍。使用更多标记,您可以压缩更长的序列,引用的...
1. Meta推出Llama 3,提供8B和70B参数模型,显著提高多任务处理能力;大版本仍在训练中,参数量达400B,预计夏季发布; 2. 70B模型在语言理解、问题解答、编程与数学任务中表现优异,超越8B版本; 3. Llama 3将在AWS、Google Cloud等平台上提供,支持由AMD、NVIDIA等提供的硬件。