详聊LLaMa技术细节:LLaMA大模型是如何炼成的?

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重点标签 Meta AILLaMa模型开源大语言模型性能强悍

文章摘要


极市导读:
本文介绍了 Meta AI 推出的 LLaMa 模型,这是一种开源大语言模型,与 OPT 类似。LLaMa 模型的参数量级从 7B 到 65B 不等,且在数万亿个 token 上进行了训练。尽管 LLaMa 仅使用了公共数据集,但其性能依然十分出色,例如 LLaMA-13B 在多数基准测试中优于 GPT-3 (175B),而 LLaMA65B 则与 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 等顶尖模型具有竞争力。

1. LLaMa:开源高效的大语言模型
背景:探讨了模型参数量级积累与训练数据增加对性能提升的影响,提出了缩放定律,即在计算成本最优情况下,模型大小和训练数据量应成比例缩放。
LLaMa 做到了什么:LLaMa 遵循小模型配大数据的训练理念,训练了一系列性能强大的语言模型,参数量从 7B 到 65B。LLaMA-13B 在多数基准测试中优于 GPT-3,而 LLaMA65B 与 Chinchilla 或 PaLM-540B 性能相当。
LLaMa 预训练数据:预训练数据包含约 1.4T tokens,主要来源包括 CommonCrawl、C4、Github、Wikipedia、Gutenberg、Books3、ArXiv 和 Stack Exchange 等。
模型架构:LLaMa 采用了多种优化技术,包括 Pre-normalization、SwiGLU 激活函数、Rotary Embeddings 等,以提高训练稳定性和性能。
高效实现:LLaMa 利用了 Fairscale 库中的 ParallelEmbedding、RowParallelLinear 和 ColumnParallelLinear 等技术,以及 cache 机制,以加速模型的推理过程。

总结
LLaMa 模型是 Meta AI 推出的一款开源大语言模型,其参数量级从 7B 到 65B,通过在大量公共数据集上的训练,实现了出色的性能。LLaMa 采用了多种优化技术,如 Pre-normalization、SwiGLU 激活函数和 Rotary Embeddings 等,以提高训练稳定性和性能。此外,LLaMa 还利用了 Fairscale 库和 cache 机制,以加速模型的推理过程。

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原文作者: 极市平台

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