LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

7月前作者：WitsMakeMen 分类：Toy博客阅读(32) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景

用最少的计算资源，解决了LLM大模型预测问题，训练了一些列的LLaMa模型，在参数量比较少的情况下，达到业界大模型效果。
主要贡献就是提升了LLM模型的训练速度和效率，在小容量的基础上，大大提升了模型的效果。
同时由于模型结构更小更简单，大大提升了推理速度。

数据

预训练的数据都是业界公开的数据结合，比较透明。
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models,llama,语言模型,人工智能

模型结构

主体模型结构还是transformer经典模型结构，但是进行了优化，比如说不是在每一层的output结果上进行norm正则化，而是在input层进行norm正则化。替换了激活函数等。
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models,llama,语言模型,人工智能

优化器

LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models,llama,语言模型,人工智能

训练加速优化

使用了《SELF-ATTENTION DOES NOT NEED O(n2) MEMORY》思想，对self-attention进行了内存优化，将内存使用量从O(n2)简化到了O(log(n))，大大降低了模型内存占用量，有效提升了长序列处理的能力。
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models,llama,语言模型,人工智能
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-534848.html

到了这里，关于LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

论文笔记--LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

标题：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 作者：Touvron, Hugo, et al. 日期：2023 期刊：arxiv preprint 文章利用公开数据集训练并发布了一系列大语言模型LLaMA，在多个NLP下游任务中性能超过了GPT-3和PALM等模型。 English CommonCrawl(67%): 训练集的大部分构成为2017～2020年间的Com

2024年02月09日
浏览(43)
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(35)
LLaMA模型论文《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》阅读笔记

LLaMA是meta在2023年2月开源的大模型，在这之后，很多开源模型都是基于LLaMA的，比如斯坦福大学的羊驼模型。 LLaMA的重点是比通常情况下使用更多的语料，来训练一系列可在各种推理预算下实现可能的最佳性能的语言模型。摘要翻译：我们在此介绍LLaMA，这是一个参数范围从

2024年02月15日
浏览(31)
【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(79)
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(26)
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(44)
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(33)
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(37)
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

Paper name Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models Paper Reading Note Paper URL: https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ Blog URL：https://huggingface.co/blog/llama2 Meta 出品的 Llama 续作 Llama2，一系列模型（7b、13b、70b）均开源可商用。Llama2 在各个榜单上精度全面

2024年02月16日
浏览(34)
Llama 2- Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models＜3＞

3.4 RLHF 结果 3.4.1 基于模型的评估评估LLMs是一个具有挑战性的开放研究问题。人类评估虽然是黄金标准，但可能会因各种 HCI 考虑因素而变得复杂（Clark 等人，2021；Gehrmann 等人，2023），并且并不总是可扩展的。因此，为了从 RLHF-V1 到 V5 的每次迭代中从多个消融中选择性能最

2024年01月17日
浏览(30)