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Llama 3.1大模型的预训练和后训练范式解析
Meta的Llama大型语言模型每次出新版本，都会是一大事件。前段时间他们不仅发布了3.1的一个超大型的405亿参数模型，还对之前的8亿和70亿参数的模型做了升级，让它们在MMLU测试中的表现更好了。 不同模型在MMLU基准测试中的表现 他们还...
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Llama 3.1 技术研究报告-3
四、后训练 我们通过对预训练检查点进⾏多轮后训练，或在预训练检查点的基础上与⼈类反馈（Ouyang等⼈，2022年；Rafailov等⼈，2024年）对⻬模型，以产⽣对⻬的Llama 3模型。每⼀轮后训练包括监督式微调（SFT）和直接偏好优化（DPO；...
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速通LLaMA2：《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》全文解读
文章目录 概览 LLaMA和LLaMA2的区别 Abstract Introduction Pretraining Fine-tuning 1. 概括 2、Supervised Fine-Tuning（SFT） 3、⭐Reinforcemen...
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探索和构建 LLaMA 3 架构：深入探究组件、编码和推理技术
Meta 正在加大在人工智能 (AI 竞赛中的力度，推出了新的开源 AI 模型 Llama 3 以及新版 Meta AI。这款虚拟助手由 Llama 3 提供支持，现已在所有 Meta 平台上可用。 以下是您需要了解的有关 Meta 最新大型语言模...
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9、LLaMA-Factory项目微调介绍
1、LLaMA Factory 介绍 LLaMA Factory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致...
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【大模型】llama系列模型基础
前言：llama基于transformer架构，与GPT相似，只用了transformer的解码器部分。本文主要是关于llama，llama2和llama3的结构解读。 目录 1. llama 1.1 整体结构 1.2 RoPE 1...
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Llama 3.1 92页技术报告详细解读
引言 半个月前，Meta发布了他们的开源大模型Llama3.1，在社区中引起广泛关注和讨论。现在几周的时间过去了，热度逐渐退潮，舆论逐渐降温，整个Llama3家族的技术报告也公开出来。报告数据更新到了Llama 3.1，正是理性地来审视一下这款大模型...
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【大模型理论篇】关于LLaMA 3.1 405B以及小模型的崛起
前不久，Meta开源了LLaMA 3.1 405B【1】，模型扩展了上下文长度至 128K，支持八种语言，效果非常惊艳，是首个在通用知识、可操控性、数学、工具使用和多语言翻译方面能够与最先进闭源 AI 模型媲美的公开可用模型，已经赶上截至目...
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LLaMA3技术报告解读
前言 LLaMA系列算法是Meta公司发布的开源大模型。近期Meta公司又发布了LLaMA 3.1系列的模型，在这一系列模型中参数量最大的高达405B，上下文窗口多达128K个token。同时对模型进行了广泛的实证评估，发现在很多任务中，LLaMA 3...
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一文看懂llama2 (原理&模型&训练)
LLaMA2是一种基于Transformer架构的先进语言模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、机器翻译和问答系统等。本文将从其核心原理、模型结构以及训练方法三个方面进行详细探讨。 一、核心原理 LLaMA2的核心原理是基于自注意力机...
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深度解读 Llama 3.1 技术报告：从405B参数到24000块H100集群
Meta在最近发布了他们的开源大模型Llama 3.1，引起了广泛的关注和讨论。随着热度逐渐退潮，Llama 3.1 的详细技术报告也公开了。这份报告揭示了很多关于Llama 3.1 的技术细节和实现原理。本文将从模型参数、基础设施、预训练、后训练等方面，...
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【从Qwen2,Apple Intelligence Foundation,Gemma 2,Llama 3.1看大模型的性能提升之路】
从早期的 GPT 模型到如今复杂的开放式 LLM，大型语言模型 (LLM 的发展已经取得了长足的进步。最初，LLM 训练过程仅侧重于预训练，但后来扩展到包括预训练和后训练。后训练通常包括监督指令微调和校准，这是由 ChatGPT 推广的。 自 Chat...
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LLAMA 3.1 论文的见解
这有什么大不了的？ LLAMA 3.1 的发布标志着 AI 开发的一个重要里程碑。开源模型首次接近领先的闭源模型的性能水平。这一转变预示着未来开源模型同样有效，任何人都可以灵活地修改和调整它们。马克·扎克伯格将此与 Linux 的开源性质进行了比较，...
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英伟达最新技术分享：手把手教你用Llama 3.1合成数据改进模型！附代码
【导读】 适逢Llama 3.1模型刚刚发布，英伟达就发表了一篇技术博客，手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型，为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。 Epoch AI上个月刚刚发文[预言数据墙」迫近，结果英伟达转头就甩出了340B开源巨兽Ne...
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Post-Training有多重要？AI2研究员长文详解前沿模型的后训练秘籍
越来越多研究发现，后训练对模型性能同样重要。Allen AI的机器学习研究员Nathan Lambert最近发表了一篇技术博文，总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。 随着LLM学界和工业界日新月异的发展，不仅预训练所用的算力和数据正在疯狂内卷，后训练（...
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LLM大语言模型-ChatGPT、LLaMA、ChatGLM、文心一言、通义千问
LLM大语言模型-ChatGPT、LLaMA、ChatGLM、文心一言、通义千问 一、LLM与PLM主要区别： LLM表现出PLM所没有的Emergent Abilities（涌现能力）,这些能力是LLM在复杂任务上表现惊人的关键，使得得人工智能算...
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【AI学习】LLaMA 系列模型的进化（二）
在前面LLaMA 系列模型的进化（一）中学习了LLama模型的总体进化发展，再来看看其中涉及的一些重要技术。 PreLayerNorm Layer Norm有Pre-LN和Post-LN两种。Layer Normalization（LN）在Trans...
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4轮暴训，Llama 7B击败GPT-4！Meta等让LLM「分饰三角」自评自进化
【新智元导读】Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型，给「超级对齐」指条明路:让AI自己当裁判，自我改进对齐，效果秒杀自我奖励模型。 LLM对数据的大量消耗，不仅体现在预训练语料上，还体现在RLHF、DPO等对齐阶段。 后者不仅依赖昂贵的人工标...
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一文速览Llama 3.1——对其92页paper的全面细致解读：涵盖语言、视觉、语音的架构、原理
前言 按我原本的计划，我是依次写这些文章：解读mamba2、解读open-television、我司7方面review微调gemma2，再接下来是TTT、nature审稿微调、序列并行、Flash Attention3.. 然TTT还没写完，7.23日...
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LLama 405B 技术报告解读
LLama 405B 技术报告解读 果然传的消息都是真的，meta在24号凌晨发布了llama 3的405B版本，这次还是做一个技术报告解读。 值得一提的是，在技术报告的开头，meta特意强调了一个 Managing complexity，大意是管控...
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【大语言模型LLMs】Llama系列简介
【大语言模型LLMs】Llama系列简介 文章目录 【大语言模型LLMs】Llama系列简介 1. LLaMa 1.1 引言 1.2 方法 1.2.1 预训练数据 1.2.2 架构 1.2.3 优化器 1.2.4 效率 2....
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传知代码-Llama 2：开放基础和微调聊天模型以及法律判决数据集分类实战(论文复现)
代码以及视频讲解 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 本文概述 本文首先会介绍一下Llama2大模型，然后会使用一个公开的中文法律判决数据集（部分）进行Llama2提示学习的分类实战。 论文主要内容 这篇文章介绍了Llama 2，这是...
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llama-factory训练RLHF-PPO模型
理论上RLHF（强化学习）效果比sft好，也更难训练。ppo有采用阶段,步骤比较多,训练速度很慢. 记录下工作中使用llama-factory调试rlhf-ppo算法流程及参数配置,希望对大家有所帮助. llama-factory版本: 0.8.2...
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GPT-4批评GPT-4实现「自我提升」！OpenAI前超级对齐团队又一力作被公开
今天，OpenAI悄悄在博客上发布了一篇新论文——CriticGPT，而这也是前任超级对齐团队的「遗作」之一。CriticGPT同样基于GPT-4训练，但目的却是用来指正GPT-4的输出错误，实现「自我批评」。 OpenAI最近的拖延症状逐渐严重，不仅GP...
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llama factory 是如何加载数据集 通过对数据集加载的代码的理解编写自定义数据集训练代码
第一层从训练代码追踪到以下代码 def get_dataset( tokenizer: "PreTrainedTokenizer", model_args: "ModelArguments", data_args: "DataAr...
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Llama模型家族之RLAIF 基于 AI 反馈的强化学习（一）
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
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【AI学习】LLaMA 系列模型的进化（一）
一直对LLaMA 名下的各个模型关系搞不清楚，什么羊驼、考拉的，不知所以。幸好看到两篇综述，有个大致了解，以及SEBASTIAN RASCHKA对LLaMa 3的介绍。做一个记录。 一、文章《Large Language Models: A Surve...
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新手教程之使用LLaMa-Factory微调LLaMa3
文章目录 为什么要用LLaMa-Factory 什么是LLaMa-Factory LLaMa-Factory环境搭建 微调LLaMA3 参考博文 为什么要用LLaMa-Factory 如果你尝试过微调大模型，你就会知道，大模型的环...
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英伟达开源3400亿巨兽，98%合成数据训出最强开源通用模型！性能对标GPT-4o
【新智元导读】刚刚，英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B，有可能彻底改变训练LLM的方式！从此，或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且，Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonn...
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Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战（三） 使用 TRL 训练奖励模型
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
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Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战（一）
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在w...
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这个团队做了OpenAI没Open的技术，开源OpenRLHF让对齐大模型超简单
随着大型语言模型（LLM）规模不断增大，其性能也在不断提升。尽管如此，LLM 依然面临着一个关键难题：与人类的价值和意图对齐。在解决这一难题方面，一种强大的技术是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。 但是，随着模型越来越大，RLHF 通常需要维持多个模型...
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开源模型进展盘点：最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多好？
深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察，也会经常把一些观察的结果写成博客。在一篇 5 月中发布的博客中，他盘点分析了 4 月份发布的四个主要新模型：Mix...
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llama-factory学习个人记录
框架、模型、数据集准备 1.llama-factory部署 # 克隆仓库 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 创建虚拟环境 conda create --name llama...
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笔记1--Llama 3 超级课堂 | Llama3概述与演进历程
1、Llama 3概述 https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial.git【Llama 3 五一超级课堂 | Llama3概述与演进历程】 2、Llama 3 改进点 【最新【大模型微调】大模...
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全面超越DPO：陈丹琦团队提出简单偏好优化SimPO，还炼出最强8B开源模型
为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些...
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英伟达开源大模型对齐框架—NeMo-Aligner
随着ChatGPT、Midjourney等大模型产品的影响力、应用场景越来越多，为了确保输出的内容安全、可靠，对齐成为开发人员的关注重点和难点。 但现在的模型参数少则几百亿多则上千亿，想通过传统的监督式微调方法来完成对齐效果往往不理想。 因此，英伟达的研究...
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「非常接近GPT-4」的WizardLM-2被微软紧急撤回，有什么内幕？
前段时间，微软搞了个乌龙：隆重地开源了 WizardLM-2，又在不久后撤回得干干净净。 据现在可以查到的 WizardLM-2 发布信息，这是一个「真正媲美 GPT-4」的开源大模型，在复杂聊天、多语言、推理和代理方面的性能得到了提高。 该系列包括三个...
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「大模型+强化学习」最新综述！港中文深圳130余篇论文：详解四条主流技术路线
强化学习（RL）通过与环境交互的试错反馈来优化顺序决策问题。 虽然RL在允许大量试错的复杂电子游戏环境中实现了超越人类的决策能力（例如王者荣耀，Dota 2等），但很难在包含大量自然语言和视觉图像的现实复杂应用中落地，原因包括但不限于：数据获取困难、样本...
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大模型技术实践（二）｜关于Llama 2你需要知道的那些事儿
在上期文章中，我们简要回顾了Llama模型的概况，本期文章我们将详细探讨【关于Llama 2】，你需要知道的那些事儿。 01-Llama 2的性能有多好？ 作为Meta新发布的SOTA开源大型语言模型，Llama 2是Llama模型的延续和升级。Lla...
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抱抱脸Open了OpenAI的秘密武器，网易参与复现
OpenAI的秘密武器、ChatGPT背后功臣RLHF，被开源了。 来自Hugging Face、加拿大蒙特利尔Mila研究所、网易伏羲AI Lab的研究人员从零开始复现了OpenAI的RLHF pipeline，罗列了25个关键实施细节。 最终成功展示...
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论文笔记：Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
导语 Llama 2 是之前广受欢迎的开源大型语言模型 LLaMA 的新版本，该模型已公开发布，可用于研究和商业用途。本文记录了阅读该论文的一些关键笔记。 链接：https://arxiv.org/abs/2307.09288 1 引言 大型语言...
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llama-factory简介
llamafactory是什么，能干什么 LLaMA-Factory 是一个易于使用的大规模语言模型（Large Language Model, LLM）微调框架，它支持多种模型，包括 LLaMA、BLOOM、Mistral、Baichuan、Qwen ...
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大型语言模型如何教会自己遵循人类指令？
译者 | 李睿 审校 | 重楼 如今，人们对能够使大型语言模型(LLM 在很少或没有人为干预的情况下改进功能的技术越来越感兴趣。大型语言模型(LLM 自我改进的领域之一是指令微调(IFT ，也就是让大型语言模型教会自己遵循人类指令。 指令微调(IFT ...
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llama factory学习笔记
模型 模型名 模型大小 默认模块 Template Baichuan2 7B/13B W_pack baichuan2 BLOOM 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value - BLOOM...
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AIGC实战——Transformer模型
AIGC实战——Transformer模型 0. 前言 1. T5 2. GPT-3 和 GPT-4 3. ChatGPT 小结 系列链接 0. 前言 我们在 GPT (Generative Pre-trained Transfo...
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llama factory 参数体系EvaluationArguments、DataArguments、FinetuningArguments、FreezeArguments、LoraArgument
项目地址 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 模型层参数 这段代码是使用Python的dataclasses模块定义的一个数据类ModelArguments，用于管理和存储与模型微调相关的参数。这个类的设计是...
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大模型之Llama系列- LlaMA 2及LLaMA2_chat(上)
LlaMA 2是一个经过预训练与微调的基于自回归的transformer的LLMs，参数从7B至70B。同期推出的Llama 2-Chat是Llama 2专门为对话领域微调的模型。 在许多开放的基准测试中Llama 2-Chat优于其他开源的聊天模型，此外...
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使用直接偏好优化策略微调Mistral-7b模型
译者 | 朱先忠 审校 | 重楼 引言 通常，经过预训练的大型语言模型（LLM）只能执行下一个标记预测，这使其无法回答问题。这就解释了为什么这些基本模型还需要根据成对的指令和答案作进一步微调，最终才能够充当真正有用的人工助理。然而，这个过程仍然可能存在...
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【EMNLP 2023】面向Stable Diffusion的自动Prompt工程算法
近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型，可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词，从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulP...