论文笔记--LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1数据集3.2模型训练4.数值实验5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels作者：Touvron,Hugo,etal.日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括 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。3文章重点技术3.1数据集Englis
昨天，Meta发布了免费可商用版本Llama2，再一次给开源社区做出了惊人贡献。Meta联手微软高调开源的Llama2，一共有70亿、130亿和700亿三个参数的版本。Llama2在2万亿个token上训练的，上下文长度达到了4k，是Llama1的2倍。而微调模型已在超100万个人类标注中进行了训练。比起很多其他开源语言模型，Llama2都实现了秒杀，在推理、编码、能力和知识测试上取得了SOTA。Meta首席科学家LeCun也在今天狂转了一大波Llama2的实现。图片图片图片图片图片那么，Llama2的表现究竟如何呢？UC伯克利最新测评就在刚刚，权威的UC伯克利聊天机器人竞技场，已经火速出了L
几个小时前（2023年7月18日），Meta发布了允许商用的开源模型LLaMA2。笔者逐行对比了LLaMA2模型源代码，和LLaMA相比，几乎没有改动，细节如下：是否改动LLaMA2LLaMA模型整体构架无TransformerTransformer规范化函数无均方根规范化（RMSNorm）均方根规范化（RMSNorm）位置编码无复数形式的旋转位置编码（RoPE）复数形式的旋转位置编码（RoPE）激活函数无SiLUSiLU注意力机制略有改动分组查询多头注意力机制多头注意力机制前馈函数无逐元素前馈函数逐元素前馈函数连接无残差连接残差连接掩码无因果掩码因果掩码推理略有改动自回归推理自回归推理第二版
基于llama的开源项目有很多，本次测试的是一个基于7b的llama二次训练的项目，本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力。同时，中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调，显著提升了模型对指令的理解和执行能力。在预训练阶段使用了20G中文语料的预训练。但即使LLaMA本身已经过充分的预训练并且具备一定的跨语言能力，但看起来20G的中文预训练还是非常不充分的。因此，做了如下改进，并发布了Plus版本：1、进一步扩充了训练数据，其中预训练语料扩充至120
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
1.插件介绍Chinese(Simplified)LanguagePack插件。中文语言包将为您的IntelliJIDEA,AppCode,CLion,DataGrip,GoLand,PyCharm,PhpStorm,RubyMine,和WebStorm带来完全中文化的界面。2.安装方式第一种方式，是在IDEA上搜索插件进行安装，会适配当前IDEA的版本。第二种安装方式是使用离线插件进行安装。插件下载地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/13710-chinese-simplified-language-pack----/3.使用方法会自动转换成中
自从Meta发布LLaMA以来，围绕它开发的模型与日俱增，比如Alpaca、llama.cpp、ChatLLaMA以及Vicuna等等，相关的博客可以参考如下：【Alpaca】斯坦福发布了一个由LLaMA7B微调的模型Alpaca（羊驼），训练3小时，性能比肩GPT-3.5【llama.cpp】量化130亿参数LLaMA模型的llama.cpp，推理仅需4GB内存【ChatLLaMA】Meta开源的LLaMA性能真如论文所述吗？如果增加RLHF，效果会提升吗？【Vicuna】斯坦福开源一个性能相当于90%ChatGPT的聊天机器人：Vicuna在线体验地址：https://koala.lmsy
图片今日凌晨，就在我们还在睡梦中时，大洋彼岸的Meta干了一件大事：发布免费可商用版本Llama2。图片Llama2是Llama1大模型的延续，在数据质量、训练技术、能力评估、安全训练和负责任的发布方面有实质性的技术进步。在研究共享意愿历史最低，监管困境历史最高点的当今AI时代，Meta这一步无疑为大模型生态系统带来了重大进展。从技术报告上看，Llama2的基础模型比GPT3更强，而微调后聊天模型则能ChatGPT匹敌。相信后续Llama2将帮助企业实现更多的定制化和降低成本的产品。以下是扎克伯格在Facebook上发布的关于Llama2的“宣言”，更是将其称之为大模型的次世代的产品：我们正在
最近几个月，国内外科技巨头都在围绕大模型出招，而坐拥OpenAI的微软似乎按兵不动。7月19日，在MicrosoftInspire活动中，微软终于公布了其AI领域的一系列新技术和产品。一系列基于当前最强大模型GPT-4的能力，现在已经组成了技术栈，其中的很多都被宣布「即刻上线」。图片「我们现在已经到达了新的临界点，自然语言理解交互和AI逻辑推理能力正在重塑我们的所有业务，」微软CEO萨提亚・纳德拉表示。围绕微软从云服务到Office全家桶的大模型能力，今天他一口气宣布了40余个新升级，不过活动中主要介绍的是这几个：图片首先是必应搜索的「常规升级」。今年2月微软的新必应通过引入ChatGPT能力
