本文介绍了一组新的语言基础模型,称为Llama 3。Llama 3模型群原生支持多语言、编码、推理和工具使用。Llama3的最大模型是一个具有405B参数的稠密Transformer,能够处理多达128K tokens的上下文信息。 表1:Llama 3系列模型的概览。本文中所有结果均为Llama 3.1模型的结果。 表1列出了模型群的各个成员。本文中的所有结...
与之前版本的Llama相比,我们改进了用于预训练和训练后的数据的数量和质量。这些改进包括为预训练数据开发更仔细的预处理和管理管道,以及为训练后数据开发更严格的质量保证和过滤方法。我们在一个大约15T个多语言tokens的语料库上对Llama 3进行了预训练,而Llama 2的标记为1.8T。 规模。我们训练了一个比以前的Llama模...
In the Table 4 of the paper, GPU total number 16384 is not matching with the parallelism group [8, 16, 16, 4]. Is this a mistake in the paper? Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Assignees No one assigned Labels Non...
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.
论文Paper Note 🤝Huggingface Daily Papers、Cool Papers Hermes-3-Technical-Report 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 ...
表1 Llama 3 模型群概览。本文中的所有结果均基于Llama 3.1模型。 我们认为,在高质量基础模型的开发中有三个关键杠杆:数据、规模和复杂性管理。我们在开发过程中寻求优化这三个杠杆: 数据。相比于之前的Llama版本(Touvron等人,2023a,b),我们改进了用于预训练和后训练的数据的数量和质量。这些改进包括为预训练数据...
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...
LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs. unsloth: 2-5X faster 80% less memory LLM finetuning. TRL: Transformer Reinforcement Learning. Firefly: Firefly: 大模型训练工具,支持训练数十种大模型 Xtuner: An efficient, flexible and full-featured toolkit for fine-tuning large models. ...
1.Meta 最近发布了Llama3.1模型,其405B的模型在评测中超过了GPT-4o、Claude3.5,本文是其技术报告内容精选 2.网络数据处理:1)自定义解析器,用于提取HTML内容,并优化版式移除的精度和内容回收。2)我们仔细处理包含数学和代码内容的HTML页面,以保留这些内容的结构。3)我们保留了图像alt属性文本,因为数学内容通常表示为...