因此，经过反复实验，同时考虑了训练的质量与训练的效率，Colossal-AI团队最终确定将词表从LLaMA-2原有的32000扩充至69104。有了扩充好的词表，下一步就是基于原有的LLaMA-2初始化新词表的 embedding。为了更好的迁移LLaMA-2原有的能力，实现从原有LLaMA-2到中文LLaMA-2能力的快速迁移，Colossal-AI团队利用原有的...
首先，与LLAMA2-32K和YARN-64K这两种完全微调的模型相比，CEPE在所有数据集上都实现了更低或相当的困惑度，同时具有更低的内存使用率和更高的吞吐量。在将上下文提升到128k时（远超其8k训练长度），CEPE的困惑度更是持续保持降低，同时保持低内存状态。相比之下，Llama-2-32K和YARN-64K不仅不能推广到其训练长度之外...
不仅开源了书生·浦语的轻量版本（InternLM-7B），还率先开源了从数据、训练到评测的全链条工具体系，并提供完全免费的商用许可；7月14日，智谱科技开放ChatGLM2-6B免费商用；7月19日，Meta开源了性能更强的Llama-2，也提供了更加宽松的商用许可。
根据实验结果，DCA与Flash Attention集成后，在不同的输入长度上的推理时间与原始的自注意力机制（PyTorch实现）和Flash Attention相比较。实验在单个NVIDIA A100 80G GPU上进行，使用Llama2 7B模型，输入长文本来自NarrativeQA。在20次试验中，DCA保持了与原始Flash Attention相似的推理速度，没有引入显著的额外开销。2. ...
Meta于北京时间 7 月 19 日凌晨开源了 LLaMA 的升级版:LLaMA-2,7B 到 70B 三种大小的模型全开放并且可免费商用。我们一起快速看一下新升级的 LLaMA-2 都有哪些令人激动的新特性吧。 基座微调全都有,模型丰富显诚意 LLaMA-2 目前开源了 70 亿参数, 130 亿参数和 700 亿参数 3 个尺寸版本。与 LLaMA-1 ...
在上一篇文章中,我们介绍了 Llama 1 的技术原理。相比于 Llama 1,Llama 2 的训练数据多了 40%,上下文长度也翻倍,并采用了分组查询注意力机制。具体来说,Llama 2预训练模型是在2 万亿的 token上训练的,精调 Chat 模型是在100 万人类标记数据上训练的。 绝密伏击:LLaMa-1 技术详解183 赞同 · 2 评论文章 ...
“只需”10万美元，训练Llama-2级别的大模型。尺寸更小但性能不减的MoE模型来了：它叫JetMoE，来自MIT、普林斯顿等研究机构。性能妥妥超过同等规模的Llama-2。△贾扬清转发 要知道，后者可是数十亿美元级别的投入成本。JetMoE发布即完全开源，且学术界友好：仅使用公开数据集和开源代码，用消费级GPU就能进行微调。不...
Llama2 在大多数基准测试中都优于开源聊天模型,并且基于有用性和安全性方向进行人工评估,期望称为封闭源模型(chatgpt等)的合适替代品 提供了对 Llama 2-Chat 微调和安全改进的方法的详细描述,为开源社区做出贡献 Llama2 似乎也与一些封闭源模型相当,至少在本文执行的人工评估上,如以下图片所示 ...
中文版 Llama2 开源大模型创下社区「首个」好消息是，在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为「Chinese Llama 2 7B」，由国内 AI 初创公司 LinkSoul.Al 推出。仅仅两周时间，该项目在 Hugging Face 上收获过万次下载，并在 GitHub 上...
一直以来 Llama 可以说是 AI 社区内最强大的开源大模型。但因为开源协议问题，一直不可免费商用。今日，Meta 终于发布了大家期待已久的免费可商用版本 Llama 2。此次 Meta 发布的 Llama 2 模型系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体。此外还训练了 340 亿参数变体，但并没有发布，只在技术报告中提到了...