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LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

2年前作者：WitsMakeMen分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報

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背景

用最少的計算資源，解決了LLM大模型預測問題，訓練了一些列的LLaMa模型，在參數(shù)量比較少的情況下，達到業(yè)界大模型效果。
主要貢獻就是提升了LLM模型的訓練速度和效率，在小容量的基礎上，大大提升了模型的效果。
同時由于模型結構更小更簡單，大大提升了推理速度。

數(shù)據(jù)

預訓練的數(shù)據(jù)都是業(yè)界公開的數(shù)據(jù)結合，比較透明。
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模型結構

主體模型結構還是transformer經(jīng)典模型結構，但是進行了優(yōu)化，比如說不是在每一層的output結果上進行norm正則化，而是在input層進行norm正則化。替換了激活函數(shù)等。
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優(yōu)化器

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訓練加速優(yōu)化

使用了《SELF-ATTENTION DOES NOT NEED O(n2) MEMORY》思想，對self-attention進行了內存優(yōu)化，將內存使用量從O(n2)簡化到了O(log(n))，大大降低了模型內存占用量，有效提升了長序列處理的能力。
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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-534848.html

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