对于 LLAMA2 模型，该研究使用 Flash-Attention V2 加速全注意力的计算。在 4K 上下文长度下，由于引入了 CEMA 和时间步归一化，MEGALODON-7B 比 LLAMA2-7B 稍慢（约 6%）。当将上下文长度扩展到 32K 时，MEGALODON-7B 明显比 LLAMA2-7B 快（约 32%），这证明了 MEGALODON 对于长上下文预训练的计算效率。短...
根据论文描述,LLaMA-2 在模型架构上继承 LLaMA-1 的整体结构,将上下文长度从2048增加到了4096,同时引入了 Grouped-query Attention(GQA) 技术来提升模型的推理效率。 完整微调路线图,开源对话模型 LLaMA-2-Chat 是本次升级更新的重点,通过引入有监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF),构建了具有超强对话能力...
Llama 2是Llama 1模型的升级版本，引入了一系列预训练和微调 LLM，参数量范围从7B到70B (7B、13B、70B)。其预训练模型比 Llama 1模型有了显著改进，包括训练数据的总词元数增加了 40%、上下文长度更长 (4k 词元)，以及利用了分组查询注意力机制来加速 70B模型的推理！但最激动人心的还是其发布的微调模型 (Ll...
Llama 2是Llama 1模型的升级版本,引入了一系列预训练和微调 LLM,参数量范围从7B到70B (7B、13B、70B)。其预训练模型比 Llama 1模型有了显著改进,包括训练数据的总词元数增加了 40%、上下文长度更长 (4k 词元),以及利用了分组查询注意力机制来加速 70B模型的推理! 但最激动人心的还是其发布的微调模型 (Llama...
步骤4:运行 Llama 现在,这个脚本已经可以运行了。保存脚本,回到 Conda 环境,输入 python < 脚本名称 >.py 并按回车键来运行脚本。 如下图所示,开始下载模型,显示 pipeline 任务的进展,以及输入的问题和运行脚本后生成的答案: 本地运行 2-7b-chat-hf ...
llama 大模型介绍 我们介绍 LLaMA,这是一个基础语言模型的集合,参数范围从 7B 到 65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型,并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型,而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是,LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 GPT-3 (175B), llama2 大模型介绍 我们开...
具体来说,首先使用LLAMA 2-Chat中使用的RLHF数据集,并用LLAMA 2-Chat本身生成的自指导(self-instruct)长数据对其进行扩充,预期模型能够通过大量RLHF数据学习到一系列不同的技能,并通过自指导数据将知识转移到长上下文的场景中。 数据生成过程侧重于QA格式的任务:从预训练语料库中的长文档开始,随机选择一个文本块,...
I am using huggingface transformer API and meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf model to generate responses in an A100. I find out that it can generate response when the prompt is short, but it fails to generate a response when the prompt is long. The max_length is 4096 for meta-llama/Llama...
克隆Llama 2 知识库到本地。 gitclonehttps://github.com/facebookresearch/llama 启动download.sh 脚本(sh download.sh)。出现提示时,输入在电子邮件中收到的预指定 URL。 选择要下载的模型版本,例如 7b-chat。然后就能下载 tokenizer.model 和包含权重的 llama-2-7b-chat 目录。
具体来说,首先使用LLAMA 2-Chat中使用的RLHF数据集,并用LLAMA 2-Chat本身生成的自指导(self-instruct)长数据对其进行扩充,预期模型能够通过大量RLHF数据学习到一系列不同的技能,并通过自指导数据将知识转移到长上下文的场景中。 数据生成过程侧重于QA格式的任务:从预训练语料库中的长文档开始,随机选择一个文本块,...