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LLaMA-Pro

LLaMA-Pro

具有块扩展的渐进式 LLaMA

LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进，显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1，后者在多个基准测试中表现优异，尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上，项目论文已被接收，展示出其学术和实用价值。同时，LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例，支持开发者高效开发。

LLaMA ProGPT模型MetaMath深度学习自然语言处理Github开源项目
GitHubHugging Face论文

LLaMA-Pro 项目介绍

项目概述

LLaMA-Pro 是一个创新的机器学习项目，全称为“Progressive LLaMA with Block Expansion”，中文可以理解为“渐进的LLaMA模型，带有模块扩展”。这个项目的目的在于通过逐步扩展模型的模块，提高整体性能和效率。该项目由一组研究人员开发，他们在2024年底开源了项目代码和模型，并在多个顶级平台上展示了相关成果。

项目的主要成果

该项目在多个任务中展示了其强大的能力。例如，LLaMA-Pro 在 GSM8k 和 MATH 基准测试中的表现显著提升，与其竞争对手相比取得了更好的成绩。例如，MetaMath-Mistral-Pro 版本的模型在 GSM8k 和 MATH 测试中分别达到了 78.4 和 30.3 的通过率。这一成果超越了之前的多个模型，包括 MetaMath 系列的其他版本。

最新动态

项目自2024年初以来，发布了多项新的进展：

  • 2024年1月6日：开源了 LLaMA-Pro 的相关代码和模型。
  • 2024年2月23日：发布了增强性能的 Mistral-Pro-8B-v0.1 版本，表现出色。
  • 2024年5月16日：LLaMA Pro 被 ACL 2024 大会主会接受。

感谢与引用

LLaMA-Pro 项目的开发受到了多个组织和平台的支持，例如 huggingface 和 wisemodel，提供了模型的托管服务。研究团队也特别感谢 open-instruct 提供的代码基础。

如果有人使用了这项工作及其代码，鼓励引用以下文章：

@article{wu2024llama,
  title={Llama pro: Progressive llama with block expansion},
  author={Wu, Chengyue et al.},
  journal={arXiv preprint arXiv:2401.02415},
  year={2024}
}

结语

LLaMA-Pro 是利用模块扩展技术提升模型性能的前沿项目，展示了在学术和实践应用中的广泛潜力。未来，该项目有望在更多领域展开应用，并持续更新以保持技术领先。

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