他先制作了524k上下文版,随后又更新了1048k版本。 首先,Gradient团队先在原版Llama 3 70B Instruct的基础上继续训练,得到Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k。 具体方法如下: 调整位置编码:用NTK-aware插值初始化RoPE theta的最佳调度,进行优化,防止扩展长度后丢失高频信息 渐进式训练:使用UC
Meta 基于 Llama 2 架构推出了四款新一代 Llama 3 开放型大语言模型,分为 8B 和 70B 两种参数规模,每种规模提供预训练基础版和指令微调版,上下文长度达 8k Token。最显著的变化是采用新 Tokenizer 将词汇表扩大至十余万个 Token,能更高效编码文本并提升多语种处理能力。同时该版本还引入高效的分组查询注意力(G...
Meta 推出了新一代开源大型语言模型 Meta Llama 3。这是迄今为止性能最强、功能最全面的开源语言模型。 本周发布的是2个小模型,8B 和 70B 参数,模型支持 8K 上下文长度,是 Llama 2 容量的两倍。 据 Meta 员工透…
5 个月后,免费可商用的 Llama 2 横空出世,训练数据多 40%,上下文长度翻倍。 同年9 月的 Al Native 会议上,Meta 首席科学家 Yann Lecun 更是大方喊话:「我认为大型语言模型必须是开放的,它将成为每个人都要使用的基础设施。」当时便有网友在其对待「开源」的积极态度上猜测,Meta 或许能够坚定地走在开源道路上...
这个模型扩展了LLama-3 8B的上下文长度,从8k到> 1040K,由Gradient开发,由Crusoe Energy提供计算支持。它证明了SOTA LLM可以通过适当调整RoPE theta,仅用极少的训练即可学会在长上下文中运行。我们在这一阶段使用了830M个令牌进行训练,所有阶段总共使用了1.4B个令牌,这还不到Llama-3原始预训练数据的< 0.01%。
- Llama-3 70B Instruct Gradient 1048K是一个扩展了LLama-3 70B上下文长度的模型。 - 该模型在Crusoe Energy的高性能L40S集群上进行训练,使用EasyContext Blockwise RingAttention库进行训练。 - 训练数据包括SlimPajama生成的长上下文和基于UltraChat的聊天数据集。 - Llama-3 70B Instruct模型的训练细节包括不同阶段...
如果说其他 AI 大语言模型公司和团队在拼的是模型答题准确率、上下文长度之类的指标,那么 Groq 就非常有意思了。它专注于提供服务,把其他家做出来的模型变得更快。 你看看它提供的模型列表: 没有一个模型是它原创,但是它就是能够把模型推理速度提升到令人不可思议的地步。
-LLongMA是一个增加了上下文长度的OpenLLaMA变体。 -LLongMA模型显示出改进的基准性能,并在8k外推时保持困惑度。 -LLongMA模型使用缩放旋转嵌入,HuggingFace transformers的PR待定。 -在红色睡衣数据集上训练的LLongMA模型可以在HuggingFace上访问。 -NousSearch、youngeng和haoliuhl开发了基OpenLLaMA模型。 -LLaMA模型...
Meta-Llama-3-70B是Meta AI于2024年4月18日发布的Meta Llama 3系列70B参数大语言模型,擅长语言细微差别、上下文理解、代码生成以及翻译和对话生成等复杂任务。Meta-Llama-3-70B-Instruct是70B参数的指令微调版本,适用于对话场景,在理解语言细节、上下文和执行复杂任务上表现更佳。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本...
【Meta发布Llama3开源大模型,提升数据处理与AI服务能力】 当地时间4月18日,Meta公司推出了最新的开源大模型Llama3,其预训练和指令微调版本分别为8B和70B。与前一代Llama2相比,Llama3在数据处理和AI服务方面实现了显著提升,其训练数据集扩大了7倍,代码量增加了4倍,同时支持的上下文长度达到8K,是Llama2的2倍。 Meta...