我们的工作成果是Llama 3:一个包含三个多语言模型的模型群,参数分别为80亿、700亿和4050亿。我们在涵盖广泛语言理解任务的众多基准数据集上评估了Llama 3的性能。此外,我们进行了广泛的人类评估,将Llama 3与竞争模型进行比较。表2展示了旗舰Llama 3模型在关键基准上的性能概览。我们的实验评估表明,我们的旗舰模型在...
这些分类器包括使用fasttext训练识别给定文本是否被维基百科引用的分类器,以及基于Llama 2预测训练的更高计算密集的Roberta分类器。为了基于Llama 2训练质量分类器,团队创建了一个清理后的网页文档训练集,描述质量要求,并指示Llama 2的聊天模型判断文档是否满足这些要求。为了提高效率,团队使用DistilRoberta为每个文档生成质量...
Meta 公布了《The Llama 3 Herd of Models》论文,揭示了 Llama 3 系列模型迄今为止的研究细节。 http://t.cn/A68qFHUb
【LLM技术报告】《The Llama 3 Herd of Models》——Llama 3.1技术报告(精华版) - 来自知乎专栏「吕阿华的AIGC学习手册」,作者:吕阿华,http://t.cn/A68j2Ive #ChatGPT[超话]##meta发布最强开源模型llama3.1##...
The Llama 3 Herd of Models Qwen Technical Report Qwen2 Technical Report Qwen2-vl Technical Report DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model Baichuan 2: Open Large-scale Language Models Data...
Llama Or Alpaca? Can you spot the differences between Llamas and Alpacas? Test your skills and find out now. Play Game SHOP|privacy policy|terms and conditions|support ©LLamaOrAlpaca Inc. All rights reserved.
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我们进行了一系列实验,将视觉识别能力通过组合方法整合到 Llama 3 中,该方法包含两个主要阶段。首先,我们通过在两个模型之间引入和训练一组交叉注意力层(Alayrac 等人,2022),将预训练的图像编码器(Xu 等人,2023)和预训练的语言模型组合在一起,并使用大量图像-文本对进行训练。这导致了图中所示的模型。其次,我们...
4.Llama 3使用标准的密集Transformer架构(Vaswani等人,2017)。在模型架构方面,它与Llama和Llama 2(Touvron等人,2023a,b)没有显著差异;我们的性能提升主要来自数据质量和多样性的改进以及训练规模的增加。 5.训练一个405B的模型需要16000块H100 GPU,预训练时间为54天,以Amazon云来测算,2.58美元/小时/H100GPU,405B模...
The Llama 3 Herd of Models Qwen Technical Report Qwen2 Technical Report DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model Baichuan 2: Open Large-scale Language Models DataComp-LM: In search of t...