LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models笔记

相关文章

• 

  LLaMA：Open and Efficient Foundation Language Models

  在大规模数据下训练的大模型，已经展示了很好的表现，当模型足够大的时，模型会出现一个 涌现 的能力，如下图： 最近的一项研究表明，在有限的算力下，表现最好的模型不是参数最大的，而是小一点模型搭配了更多数据。 这项工作的重点是训练一系列语言模型，通过对

  2024年02月09日

  浏览(39)
• 

  文献阅读：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

  文献阅读：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 1. 文章简介 2. 模型训练 1. 训练数据 2. 模型结构 3. 模型训练 1. Optimizer 2. 效率优化 3. 效果评估 1. 经典任务下效果 1. Commen Sense Reasoning 2. Closed-book Question Answering 3. Reading Comprehension 4. Mathematical reasoning 5. Code generation 6. Massive M

  2024年02月09日

  浏览(111)
• 

  LLaMA(Open and Efficient Foundation Language Models )论文解读(二)

  此篇博客主题:LLAMA模型数据、训练时长、功耗及碳排放量 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models paper https://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf Overall, our entire training dataset contains roughly 1.4T tokens after tokenization. For most of our training data, each token is used only once during training, with the exception of t

  2024年02月16日

  浏览(47)
• 

  【LLM系列之LLaMA】LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

  LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。 主要贡献： 开源一系列语言模型，可以与SOTA模型竞争

  2024年02月10日

  浏览(92)
• 

  2023-arxiv-LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

  Paper：https://arxiv.org/abs/2302.13971 Code: https://github.com/facebookresearch/llama 本文介绍了 LLaMA，这是⼀个包含 7B 到 65B 参数的基础语⾔模型的集合。作者在数万亿个令牌上训练模型，并表明可以仅使⽤公开可⽤的数据集来训练最先进的模型。特别是， LLaMA-13B 在⼤多数基准测试中都优于

  2024年02月12日

  浏览(36)
• 

  AIGC之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读

  LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读 导读 ：该论文提出了一个开源的大规模语言模型LLaMA，2048个A100-80G训练21天。该模型有以下几个核心技术点： 模型架构=Transformer+集合多个算法的优秀技术(RMSNorm+SwiGLU+RoPE+AdamW+xformers库+渐进式学习率) ：LLaMA模型

  2024年02月09日

  浏览(61)
• 

  LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读

  LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读 导读 ：该论文提出了一个开源的大规模语言模型LLaMA，2048个A100-80G训练21天。该模型有以下几个核心技术点： 模型架构=Transformer+集合多个算法的优秀技术(RMSNorm+SwiGLU+RoPE+AdamW+xformers库+渐进式学习率) ：LLaMA模型

  2024年02月12日

  浏览(47)
• 

  一个开源的大型语言模型LLaMA论文简单解读，LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

  返回论文和资料目录 LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。开源的代码在github上可以很方便获得

  2024年02月09日

  浏览(51)
• 

  论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

  标题：Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 作者：Touvron H, Martin L, Stone K, et al. 日期：2023 期刊：arxiv preprint   文章训练并开源了模型Llama2系列模型。文章对Llama2做了大量的安全和有用性的微调，并进行了大量的数值试验，实验证明，Llama2-chat比其它被比较的开源的chat模型

  2024年02月12日

  浏览(41)
• 

  Llama 2 论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》阅读笔记

  继2023年2月开源Llama之后，2023年7月Meta又开源了模型参数从70 亿到 700 亿不等的Llama 2，并同时开源了针对对话场景优化的LLaMA2-CHAT。LLama2 论文描述了微调和提高LLM安全性的方法以及在模型开发过程中的一些的观察。 论文摘要翻译：在这项工作中，我们开发并开源了 Llama 2，这是

  2024年02月09日

  浏览(50)