Meta AI研究团队新AI模型: Llama 2 大语言模型

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Llama是Facebook Research团队开发的基础语言模型集,旨在提供广泛的语言理解能力。它基于转换器架构,参数范围从7B到65B。通过使用Llama模型,研究人员和开发人员可以构建更先进的自然语言处理系统。您可以在GitHub上找到相关的代码和资源,以帮助您开始使用Llama模型。

Llama是Facebook Research团队开发的一种基础语言模型集。您可以在GitHub上的找到相关代码和资源。Llama旨在提供具有广泛语言理解能力的预训练模型,以帮助研究人员和开发人员构建更先进的自然语言处理系统。

Llama 2 它基于转换器架构,该架构已经在自然语言处理领域取得了巨大的成功。
Llama的参数范围从7B到65B,这使得它成为一个非常大型和强大的语言模型集。通过在数万亿个令牌上进行训练,Llama模型可以学习到丰富的语言知识和语义理解能力。

使用Llama模型进行自然语言处理任务时,您可以将文本输入模型中,并获得模型对文本的理解和生成的结果。这些结果可以用于各种任务,如文本分类、命名实体识别、情感分析等。

Llama的开源发布为研究人员和开发人员提供了一个强大的基础模型集,可以用于构建自然语言处理系统和进行相关研究。您可以在GitHub上找到详细的文档、示例代码和使用指南,以帮助您开始使用Llama模型。
在这里插入图片描述

关于LLaMA模型架构的一些信息。LLaMA是一种基础语言模型集,具有广泛的语言理解能力。以下是对LLaMA模型架构的简要介绍:

基于转换器架构:LLaMA模型采用了转换器(Transformer)架构,这是一种在自然语言处理领域非常成功的架构。转换器架构通过自注意力机制(self-attention)和前馈神经网络层(feed-forward neural network)来实现对输入文本的编码和解码。

参数范围:LLaMA模型的参数范围从7B到65B,这使得它成为一个非常大型和强大的语言模型集。通过在数万亿个令牌上进行训练,LLaMA模型可以学习到丰富的语言知识和语义理解能力。

预训练数据:LLaMA模型的训练数据集使用了公开可用的数据集,但具体的数据集信息没有提供。模型的训练数据集大小为1.4T个tokens。

源码:https://github.com/facebookresearch/llama
论文:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/

数据集

LLaMA模型使用了一些公开可用的数据集进行训练。具体的数据集包括但不限于以下几个:
Common Crawl:这是一个公开可用的网络抓取数据集,包含了大量的网页文本数据。
Wikipedia:LLaMA模型可能使用了维基百科的文章数据,这是一个广泛涵盖各种主题的在线百科全书。
C4:这是一个大规模的文本数据集,包含了从互联网上收集的各种文本数据。
需要注意的是,LLaMA模型的训练数据集可能还包括其他公开可用的数据源,但具体的数据集信息可能没有在搜索结果中提供。建议您参考相关资源、论文或官方文档,以获得更全面和详细的LLaMA模型训练数据集的介绍。

LLaMA模型使用的公开可用数据集覆盖了多个领域和主题。具体来说,LLaMA模型可能使用了以下类型的数据集:
Common Crawl:这是一个包含大量网络抓取数据的数据集,涵盖了各种领域和主题的文本数据。
Wikipedia:LLaMA模型可能使用了维基百科的文章数据,这是一个广泛涵盖各种主题的在线百科全书。
C4:这是一个大规模的文本数据集,包含了从互联网上收集的各种文本数据。
LLaMA模型的训练语料库是从这些公开可用的资源中组合而成的,具体的数据集组合和覆盖的领域或主题可能没有在搜索结果中提供详细信息。

参考

论文翻译:http://arthurchiao.art/blog/llama-paper-zh/

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/18095.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

kotlin 编写一个简单的天气预报app(四)增加界面显示

编写界面来显示返回的数据 用户友好性&#xff1a;通过界面设计和用户体验优化&#xff0c;可以使天气信息更易读、易理解和易操作。有效的界面设计可以提高用户满意度并提供更好的交互体验。 增加城市名字的TextView <TextViewandroid:id"id/textViewCityName"…

web基础与http协议

dns域名&#xff1a;网络是基于tcp/ip协议进行通信和连接的 ip地址&#xff1a;每一台主机都是有一个唯一的地址标识&#xff08;固定的ip地址&#xff09; 作用&#xff1a;1、区分用户和计算机 2、通信 ip地址的问题&#xff1a;由32位二进制数组成&#xff0c;不方便记忆…

CentOS 7虚拟机 虚拟机安装安装增强VBox_GAs_6.1.22失败:modprobe vboxguest failed

我安装的CentOS 在安装增强工具的时候报错: 查阅资料后 &#xff0c;解决方法&#xff1a; 1、更新kernel内核版本&#xff1a; yum update kernel -y //安装kernel-devel和gcc编译工具链yum install -y kernel-devel gcc//更新kernel和kernel-devel到最新版本yum -y upgrade …

就业并想要长期发展选数字后端还是ic验证?

“就业并想要长期发展选数字后端还是ic验证&#xff1f;” 这是知乎上的一个热点问题&#xff0c;浏览量达到了13,183。看来有不少同学对这个问题感到疑惑。之前更新了数字后端&数字验证的诸多文章&#xff0c;从学习到职业发展&#xff0c;都写过&#xff0c;唯一没有做过…

windows编译ncnn

官方代码https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build#build-for-windows-x64-using-visual-studio-community-2017 编译工具 visual studio 2017 一、编译protobuf 1、下载protobuf protobuf-3.11.2&#xff1a;https://github.com/google/protobuf/archive/v3.11…

指针初阶(超详解)

指针初阶 1.指针是什么2.指针和指针类型2.1 指针-整数2.2 指针的解引用 3.野指针3.1 野指针成因3.2如何避免野指针 4.指针运算4.1 指针-整数4.2 指针-指针4.3 指针的关系运算 5.指针和数组6.二级指针7.指针数组 1.指针是什么 指针是什么&#xff1f; 指针理解的2个要点&#xf…

Class.forName和ClassLoader区别

【反射中&#xff0c;Class.forName和ClassLoader区别】_lfsun666的博客-CSDN博客

docker启动报错:Cannot connect to the Docker daemon

Couldn’t connect to Docker daemon at httpdocker://localunixsocket - is it running? 解决方式&#xff1a;正确的是将当前用户加入docker组解决步骤 sudo groupadd docker #添加docker用户组 sudo gpasswd -a $USER docker #将登陆用户加入到docker用户组中 ne…

SDWAN的技术背景及其发展历程

一、SDWAN&#xff08;软件定义广域网&#xff09;技术的背景 传统广域网&#xff08;WAN&#xff09;主要基于专线连接&#xff0c;例如MPLS&#xff08;多协议标签交换&#xff09;网络&#xff0c;用于连接企业的分支机构和总部。这些传统的WAN网络在过去是为了满足数据中心…

BladeX框架开源-工作-笔记-Docker部署-Jenkins配置

BladeX框架开源-工作-笔记-Docker部署-Jenkins配置 文章目录 BladeX框架开源-工作-笔记-Docker部署-Jenkins配置第一章-概要-BladeX框架简介与git地址第二章-BladeX框架前后端项目Docker部署与DockerFile配置文件2.1-开始部署阶段&#xff0c;默认服务器上面已有Nacos服务2.2-采…

maven下载按照及初次使用相关配置

maven下载按照及初次使用相关配置 一、下载 与安装 依赖Java&#xff0c;需要配置JAVA_HOME设置MAVEN自身的运行环境&#xff0c;需要配置MAVEN_HOME测试环境配置结果 MVN测试成功&#xff01;&#xff01;&#xff01; 二、本地仓库配置 Maven启动后&#xff0c;会自动保…

基于Amoeba读写分离(三十六)

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、pandas是什么&#xff1f;二、使用步骤 1.引入库2.读入数据总结 前言 今天要学的是基于Amoeba读写分离。Amoeba是一个开源的关系型数据库管理系统&#xf…

Spark性能调优之数据序列化

前言 在使用Spark进行数据开发的时候,避不开的一个问题就是性能调优。网上一搜一大堆所谓的调优策略很多作者自己都不知所云,导致读者看了后只会更加困惑。我们在研究一个技术的时候第一手资料永远都请参考官网,官网对性能优化不一定是最全甚至最优,但是可以解决大部分问题…

六、初始化和清理(4)

本章概要 数组的初始化 动态数组创建可变参数列表 枚举类型 数组初始化 数组是相同类型的、用一个标识符名称封装到一起的一个对象序列或基本类型数据序列。数组是通过方括号下标操作符 [] 来定义和使用的。要定义一个数组引用&#xff0c;只需要在类型名加上方括号&#xf…

NestJS 的 拦截器 学习

拦截器会用到RxJs&#xff0c;所以在学习拦截器之前可以先了解一下它。 拦截器是使用Injectable()装饰器装饰的类并且实现了接口NestInterceptor。 拦截器受到 AOP(面向切面编程)技术的启发&#xff0c;具有如下的功能&#xff1a; 在方法执行之前/之后绑定额外的逻辑转换函…

express学习笔记2 - 三大件概念

中间件 中间件是一个函数&#xff0c;在请求和响应周期中被顺序调用&#xff08;WARNING&#xff1a;提示&#xff1a;中间件需要在响应结束前被调用&#xff09; 路由 应用如何响应请求的一种规则 响应 / 路径的 get 请求&#xff1a; app.get(/, function(req, res) {res…

以beam search为例,详解transformers中generate方法(上)

以beam search为例&#xff0c;详解transformers中generate方法&#xff08;上&#xff09; 1. generate的代码位置2. GenerationMixin概览3. generate签名4. generate过程4.1 读取并更新generation config4.2 补充没有传入的参数4.3 定义模型输入4.4 定义模型的其他参数4.5 对…

Mysql存储过程基本语法

目录 存储过程MYSQL基础语法游标&#xff08;作用范围存储过程&#xff09;事务&#xff08;Demo&#xff09;其他操作Demo 存储过程 MYSQL 基础语法 #创建存储过程 #参数格式 #in输入参数 out输出参数 inout既可以输入也可以输出 create or replace procedure 存储过程名…

react常用知识点

React是一个用于构建用户界面的JavaScript库。以下是React常用的知识点&#xff1a; 组件&#xff1a;React将用户界面分解成小而独立的组件&#xff0c;每个组件都有自己的状态和属性&#xff0c;并且可以通过组合这些组件来构建复杂的用户界面。 // 函数组件示例 function We…

torch.load 报错 ModuleNotFoundError 或 AttributeError

Python 3.11.3 (main, Apr 7 2023, 19:25:52) [Clang 14.0.0 (clang-1400.0.29.202)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.正常情况下&#xff0c;我们会使用 torch.save 保存模型的 …