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...
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...
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,...
This is the repository for the 7 billion parameter chat model, which has been fine-tuned on instructions to make it better at being a chat bot. Learn more about running Llama 2 with an API and the different models. Please see ai.meta.com/llama for more information about the model, ...
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,...
下载:Meta 释放 Llama 2、TypeChat、GitHub Copilot Chat for Business 等 Learn 登录 本主题的部分内容可能是由机器翻译。 video buffering 09:39 剧集 下载:Meta 释放 Llama 2、TypeChat、GitHub Copilot Chat for Business 等 替换为 Christina Warren 与Christina Warren 一起下载...
This is the repository for the 70 billion parameter chat model, which has been fine-tuned on instructions to make it better at being a chat bot. Learn more about running Llama 2 with an API and the different models. Please see ai.meta.com/llama for more information about the model, ...
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,...
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,...