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「LLaMA2」相关文章

汇总「LLaMA2」相关的原创 AI 技术文章与大模型实践笔记,持续更新。

标签:#LLaMA2
MetaAI官宣开源编程大模型CodeLLaMA!基于LLaMA2微调!超越OpenAI的Codex,最高支持10万tokens输入!

MetaAI官宣开源编程大模型CodeLLaMA!基于LLaMA2微调!超越OpenAI的Codex,最高支持10万tokens输入!

MetaAI发布的LLaMA系列开源大语言模型已经是开源大模型领域最重要的力量了。相当多的所谓开源大模型都是基于这个模型微调得到。在上个月,LLaMA2发布,吸引了全球非常多的关注,也有相当多的后续模型基于LLaMA2进行优化。而今天MetaAI再次开源全新的编程大模型——CodeLLaMA系列,这是MetaAI第一次发布编程大模型,本次发布的CodeLLaMA共有9个版本,分别是CodeLLaMA系列、针对Python优化的CodeLLaMA-Python系列和针对指令优化的CodeLLaMA-Inst

2024/01/30 10:31:514,471
#CodeLLaMA#LLaMA2
LLaMA2 7B一样的性能但是由15倍的推理速度!Deci开源DeciLM-6B和DeciLM-6B-Instruct,发布一天上榜HuggingFace Trending

LLaMA2 7B一样的性能但是由15倍的推理速度!Deci开源DeciLM-6B和DeciLM-6B-Instruct,发布一天上榜HuggingFace Trending

随着大型语言模型(LLMs)的不断发展,它们在训练和推理方面的计算需求已经呈指数级增长。这一趋势不仅带来了高昂的成本和能源消耗,还引入了模型部署和可伸缩性方面的障碍。为此,DeciLM开源了2个全新的DeciLM-6B和DeciLM-6B-Instruct大模型,参数比LLaMA2 7B略低,性能相当,但是推理速度却超过LLaMA2 7B的15倍。

2023/09/16 16:50:121,016
#DeciLM-6B#DeciLM-6B-Instruct
UWMadison前统计学教授详解大模型训练最重要的方法RLHF,RLHF原理、LLaMA2的RLHF详解以及RLHF替代方法

UWMadison前统计学教授详解大模型训练最重要的方法RLHF,RLHF原理、LLaMA2的RLHF详解以及RLHF替代方法

基于人类反馈的强化学习方法(Reinforcement Learning with Human Feedback,RLHF)是一种强化学习(Reinforcement Learning,RL)的变种,它利用人类的专业知识和反馈来指导机器学习模型的训练和决策过程。这种方法旨在克服传统RL方法中的一些挑战,例如样本效率低、训练困难和需要大量的试错。在大语言模型(LLM)中,RLHF带来的模型效果提升不仅仅是模型偏好与人类偏好的对齐,模型的理解能力和效果也会更好。

2023/09/15 08:05:401,293
#LLaMA2#RLHF
大模型领域最著名开源模型小羊驼Vicuna升级!Vicuna发布1.5版本,可以免费商用了!最高支持16K上下文!

大模型领域最著名开源模型小羊驼Vicuna升级!Vicuna发布1.5版本,可以免费商用了!最高支持16K上下文!

Vicuna是开源领域最强最著名的大语言模型,是UC伯克利大学的研究人员联合其它几家研究机构共同推出的一系列基于LLaMA微调的大语言模型。这个系列的模型因为极其良好的表现以及官方提供的匿名评测而广受欢迎。今天,LM-SYS发布Vicuna 1.5版本,包含4个模型,全部基于LLaMA2微调,最高支持16K上下文输入,最重要的是基于LLaMA2的可商用授权协议!免费商用授权!

2023/08/03 14:14:543,957
#LLaMA2#vicuna
Llama2模型量化结果地址

Llama2模型量化结果地址

2023/07/19 21:21:501,373
#LLaMA2#模型压缩
重磅!Meta发布LLaMA2,最高700亿参数,在2万亿tokens上训练,各项得分远超第一代LLaMA~完全免费可商用!

重磅!Meta发布LLaMA2,最高700亿参数,在2万亿tokens上训练,各项得分远超第一代LLaMA~完全免费可商用!

LLaMA是由Meta开源的一个大语言模型,是最近几个月一系列开源模型的基础模型。包括著名的vicuna系列、LongChat系列等都是基于该模型微调得到。可以说,LLaMA的开源促进了大模型在开源界繁荣发展。而刚刚,微软官方宣布Azure上架LLaMA2模型!这意味着LLaMA2正式发布!

2023/07/19 00:45:164,529
#LLaMA#LLaMA2

专题合集

RAG(检索增强生成)Long Context 长上下文AI Agent 实践

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