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186 赞同 · 2 评论文章...
可以说目前主流的LLM处理模型都是基于Transformer而进行构建的,Llama 2也不例外,而LLM这种生成式的任务是根据给定输入文本序列的上下文信息预测下一个单词或token,所以LLM模型通常只需要使用到Transformer Decoder部分,而所谓Decoder相对于Encoder就是在计算Q*K时引入了Mask以确保当前位置只能关注前面已经生成的内容。 笔者在...
测试llama-2-7b模型的对话能力 修改llama目录权限为777,再修改文件中的和路径为你的模型的绝对路径 // 1.修改目录权限为可写入chmod 777 llama//2.修改example_chat_completion.py文件里的参数ckpt_dir: str = "/home/user/imported_models/llama-2-7b-chat/Llama-2-7b-chat/",tokenizer_path: str = "/h...
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. ...
相较于原始 LLaMA-2，在成功提升中文能力的基础上，进一步提升其英文能力，性能可与开源社区同规模预训练 SOTA 模型媲美。秉承 Colossal-AI 团队一贯的开源原则，完全开源全套训练流程、代码及权重，无商用限制，并提供了一个完整的评估体系框架 ColossalEval，以实现低成本的可复现性。相关方案还可迁移应用到任意垂类...
Llama-2模型有70亿参数,要在GPU上以完整精度加载模型,即32位(或浮点32位),以进行下游训练或推理,每10亿参数大约需要4GB内存,因此,仅仅是加载Llama-2模型,以完整精度需要大约280GB内存。 不过实际上Llama-2 实际上是以 16 位而不是 32 位发布的(不过很多 LLM 是以 32 位发布的)。加载 Llama-2 70B 将花费...
Llama-2 是指一系列预先训练和微调的大型语言模型 (LLM),其规模高达 700 亿个参数。 Llama 2 使用来自公开在线资料的更大数据集进行了初始训练阶段,超过了其前身 LLaMA(1) 使用的数据集大小。在这个预训练阶段之后,Llama-2 Chat是通过监督微调过程开发的,在此期间,人类专家为训练过程做出了贡献。
Llama-2相比Llama-1有不少技术层面的改进，从而带来了模型性能、推理效率以及安全性等方面的有效提升。具体而言，重要的改进有以下几点：模型架构上使用Group-Query-Attention(GQA)来提高模型推理效率，语境长度从2K增加一倍到4K。预训练语料从1.4T tokens增加到2T tokens。在监督微调（SFT）阶段更加注重数据集质量，...
挑Llama-2下马!谷歌开放轻量级大模型Gemma重返开源,个人PC可跑 文丨Congerry 在放出 Gemini 1.5 不到一周后,Google 又发新品了! 2月21日,Google 发布了 Gemma 大模型,包括 Gemma 2B(20亿参数)和 Gemma 7B(70亿参数)两个版本,每个版本都提供了原始的预训练检查点,以及针对对话、指令遵循、有用性和安全性...
它仅用8k大小的token文档进行训练，就能将Llama-2窗口扩展至128k。最重要的是，在这个过程中，只需要原来1/6的内存，模型就获得了10倍吞吐量。除此之外，它还能大大降低训练成本：用该方法对7B大小的羊驼2进行改造，只需要一块A100就能搞定。团队表示：希望这个方法有用、好用，为未来的LLM们提供廉价又有效的长...