首先在了解Llama 2模型结构细节之前,我们先来看一看大语言模型通常的处理流程: 输入数据:LLM的输入数据是一段文本,可以是一个句子或一段话。文本通常被表示成单词或字符的序列。 [君不见黄河之水天上来,奔流到海不复回。君不见高堂明镜悲白发,朝如青丝暮成雪。...五花马、千金裘,呼儿将出换美酒,与尔同销万...
如表2所示,Llama 2 模型优于 Llama 1 模型。特别是,与 Llama 1 65B 相比,Llama 2 70B 在 MMLU 和 BBH上的结果分别提高了≈5和≈8个点。Llama 2 7B 和 30B 模型在除代码基准外的所有类别上都优于相应大小的 MPT模型。对于 Falcon 模型,Llama 2 7B 和 34B 在所有类别的基准上都优于 Falcon 7B 和 4...
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...
do(model="Llama-2-70b-chat", messages=[{ "role": "user", "content": "hi" }]) print(resp["body"]) 用户自行发布的模型服务 对于用户快速部署自行发布的模型服务,通过使用endpoint字段进行调用,示例如下。 Python Go Java Node.js import os import qianfan #【推荐】使用安全认证AK/SK鉴权,通过...
Llama 2是一组预训练和微调的大型语言模型(LLMs),参数规模从70亿到700亿不等。其中,Llama 2-Chat是针对对话场景进行优化的微调模型。Llama 2-Chat在多个基准测试中优于开源聊天模型,在人类评估中表现出色,特别是在有用性和安全性方面。 作者提供了关于微调和安全性改进的详细描述,旨在让社区能够在此基础上继续研...
“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是MetaAI公司在2023年推出的一款半开源LLM(所谓半开源即为只有Inference没有Train过程),它是Llama的下一代版本,训练数据集2万亿token,上下文长度由llama的2048扩展到4096,可以理解和生成更长的文本,包括7B、13B、70B三个模型,展现出了卓越的性能,使其迅速在基准测试中崭露头角,标志着生成式人工智能领域的一次...
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...
【新智元导读】Llama 2正式官宣免费用,赶快上手微调一个自己的羊驼吧。 今天,Llama 2宣布正式开源,免费用于研究和商用。 下载地址:https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_campaign=llama2&utm_content=card ...
运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: TRANSFORM=`python -c"import transformers;print ('/'.join (transformers.__file__.split ('/')[:-1])+'/models/llama/convert_llama...