LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

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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。
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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。
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优化器

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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。
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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-534848.html

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

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

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2024年02月12日
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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

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