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...
ngc catalog welcome guest containers meta/llama3-70b-instruct meta/llama3-70b-instruct sorry, your browser does not support inline svg. get container for copy image paths and more information, please view on a desktop device. associated products nim-dev nv-ai-enterprise features nvidia nim ...
torchrun --nproc_per_node 8 llama3_chat.py \ --ckpt_dir ./Meta-Llama-3-70B-Instruct/ \ --tokenizer_path ./Meta-Llama-3-70B-Instruct/tokenizer.model \ --max_seq_len 512 --max_batch_size 4 1.2 地理(世界性地理难题,因为各地资料有所差异) User: 请用中文说出世界上最长的10条河流,并...
在 Llama3-70B-Instruct 模型中,CPT 被用来专门处理 SEC 数据,这是一种高度结构化且含义丰富的金融数据。通过 CPT,Llama3-70B-Instruct 能够更好地理解和生成与 SEC 报告相关的文本,从而为金融分析师和投资者提供更深入的洞察。 在CPT 的实施过程中,Llama3-70B-Instruct 模型被训练以处理大量的 SEC 文件数据。
模型地址:https://huggingface.co/MaziyarPanahi/Meta-Llama-3-70B-Instruct-GPTQ 对本地搭建有兴趣的可以参考:https://www.bilibili.com/read/readlist/rl823654 系统环境:硬件:22G魔改2080ti*8 超微4029 CPU: 6133 内存256G 推理框架:vlllm0.4 post1 结论:支持运行8k级别的上下文,运行速度达到40T/S。在16...
Meta AI的Meta-Llama-3-70B-Instruct代表了自然语言处理领域的重大进展,提供了一个强大的、专为对话应用而设计的700亿参数语言模型。该模型之所以引人注目,是因为它在超过15万亿个数据标记上进行了训练,并致力于安全和道德人工智能实践,包括对网络安全和儿童安全的评估。值得注意的是,尽管该模型具有强大的功能,但在...
Python LangChain Node Shell Docker fromopenaiimportOpenAI client=OpenAI(base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",api_key="$API_KEY_REQUIRED_IF_EXECUTING_OUTSIDE_NGC")completion=client.chat.completions.create(model="meta/llama3-70b-instruct",messages=[{"role":"user","content":"Write ...
- Meta-Llama-3-70B-Instruct是一个基于Meta-Llama-3-70B-Instruct模型的项目。 - 可以通过huggingface-cli下载所需的quants。 - Llama 3是一个基于优化的transformer架构的自回归语言模型。 - Llama 3的训练数据包括公开可用的在线数据和指令数据集。 - Llama 3适用于商业和研究用途,可以用于助理式聊天和自然语言...
开源牛B! Llama3 正式发布了!而且 llama-3-70B-Instruct 已经可以不用下载在Hugging Chat 上直接用了! #人工智能 #llama3 #Llama3 #ai大模型 - 智能向善于20240419发布在抖音,已经收获了2600个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Llama-3-Giraffe-70B-Instruct是Abacus.AI推出的一款大型语言模型,它通过PoSE和动态NTK插值的训练方法,具有更长的有效上下文长度,能够处理大量的文本数据。该模型在训练中使用了约1.5B个token,并且通过适配器转换技术,将Llama-3-70B-Base模型的适配器应用到Llama-3-Giraffe-70B-Instruct上,以提高模型的性能。