作为大模型降本增效的领导者，Colossal-AI 团队充分利用 LLaMA-2 的基础能力，采用高效的训练方法，仅使用约 8.5B token 数据、15 小时、数千元的训练成本，成功构建了性能卓越的中文 LLaMA-2，在多个评测榜单性能优越。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...
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。
美中不足的是，Llama 2 语料库仍以英文（89.7%）为主，而中文仅占据了其中的 0.13%。这导致 Llama 2 很难完成流畅、有深度的中文对话。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...
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. ...
LLAMA,LLAMA2,Qwen,Baichuan,Yi模型都使用的是SwiGLU激活函数,ChatGLM1使用的是GELU激活函数,ChatGLM2使用了SwiGLU激活函数,SwiGLU是目前使用最广泛的激活函数。 4)归一化方法 LLaMA,LLaMA2,Qwen,Baichuan,Yi模型使用的归一化方位为RMS Norm, ChatGLM1使用的是Layer Norm,ChatGLM2使用了RMS Norm,大家默认都是用RM...
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…
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...
“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...
有人发现，Llama-2-chat 在安全过滤器方面表现出一些过于敏感的行为。即使是询问一些无害的事情，比如「...
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 ...