一文带你了解LLAMA(羊驼)系列

AI最新资讯2个月前发布 tree
46 0 0

今日应用


今日话题


一文带你了解LLAMA(羊驼)系列
一文带你了解LLAMA(羊驼)系列
 

重点标签 LLAMA改进数据集SwiGLURoPE

文章摘要


摘要:
本文详细介绍了Meta公司推出的LLAMA系列大型语言模型(LLM)的改进点。LLAMA系列模型采用decoder-only结构,通过高质量数据集、Pre-normalization预归一化、SwiGLU激活函数和RoPE旋转位编码等技术改进,提高了模型性能。LLAMA1系列模型在多数任务上性能优于GPT-3,而LLAMA2系列在继承LLAMA1的基础上,进一步增加了预训练数据、改进了位置编码和激活函数,引入了Grouped-query attention机制,进一步提升了模型性能。文章强调了高质量数据集的重要性,并指出在给定计算预算下,通过训练更多数据的较小模型而非单纯增加模型大小,能实现更佳性能。

详细总结:

前言:
自从OpenAI推出Chat GPT系列后,自然语言处理技术进入了一个新的里程碑,即大模型LLM(Large Language Model)的兴起。然而,OpenAI的微调功能成本高昂,不适合普通用户。因此,开源社区中涌现出了许多大模型,其中LLAMA系列因其优异的性能和广泛的应用而备受关注。

LLAMA系列改进点:

1. 高质量数据集:LLaMa预训练数据集包含约1.4T tokens,通过筛选低质量数据、数据去重和保证数据多样性来确保数据质量。数据集包括CommonCrawl、C4、Github、Wikipedia、Gutenberg and Books3、ArXiv和Stack Exchange等。

2. Pre-normalization 预归一化:受到GPT3启发,LLaMa在每个transformer层的输入使用RMS Norm进行归一化,简化了Layer Norm的计算,减少了计算时间。

3. SwiGLU 激活函数:LLaMa使用SwiGLU激活函数替换ReLU,结合了SWISH和GLU的特点,提高了模型性能。

4. Rotary Embeddings 旋转位编码:受到GPTNeo启发,LLaMa采用RoPE旋转位置编码,通过绝对位置编码实现相对位置编码,优化了位置信息的处理。

LLAMA1系列模型
LLAMA1系列包括7B、13B、33B和65B四种不同参数大小的模型。这些模型证明了高质量数据集的重要性,并展示了在多数任务上优于GPT-3的性能。LLAMA1的成功为后续LLAMA2的推出奠定了基础。

LLAMA2系列模型
LLAMA2系列在LLAMA1的基础上进行了进一步改进,包括增加预训练数据、改进位置编码和激活函数,以及引入Grouped-query attention机制。LLAMA2的网络结构由32个block构成,与LLAMA1相似,但在性能和速度上取得了更好的平衡。

小结:
LLAMA系列模型以其高质量、可扩展性和灵活性,在NLP领域取得了显著的进展。通过技术创新和优化,LLAMA模型在各种任务上展现了卓越的性能,成为了大型语言模型研究和应用的重要里程碑。随着模型参数规模的不断扩大和训练技术的不断进步,LLAMA系列模型将继续在自然语言处理领域发挥重要作用。

文章来源


原文地址: 点我阅读全文
原文作者: 极市平台

© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...