llama2_xs_460M_experimental

llama2_xs_460M_experimental

了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数

项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本,并采用缩小的模型参数:llama1_s为1.8B,llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集,使用GPT2Tokenizer分词,支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估,其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。

大模型GithubMMLU开源项目LLaMa 2开源HuggingfaceTokenization模型

llama2_xs_460M_experimental项目介绍

项目背景

llama2_xs_460M_experimental是一款基于Meta AI的LLaMA和LLaMA 2大型语言模型的开源复现项目。该项目的目标是提供一种规模缩减版本的LLaMA模型,达到更便捷的实验和研究目的。具体来说,该实验版本是在小规模(“xs”代表“超小”)模型参数下进行的,实现了460M参数的模型版本。

数据集和文本标记

此项目中的模型训练使用了RedPajama数据集的部分内容,并采用了GPT2Tokenizer进行文本标记。这个数据集和标记方法有效地支持了模型的训练和推理。

使用指南

llama2_xs_460M_experimental模型可以通过HuggingFace的Transformers库直接加载使用。以下是使用Python代码加载并生成文本的简单示例:

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = 'ahxt/llama2_xs_460M_experimental' model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model.eval() prompt = 'Q: What is the largest bird?\nA:' input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids tokens = model.generate(input_ids, max_length=20) print(tokenizer.decode(tokens[0].tolist(), skip_special_tokens=True))

模型评估

该实验版本的模型在MMLU任务上进行了评估,并与其他几个不同参数量级的模型进行了对比。以下是各模型的评估结果:

模型参数数量零样本5-样本
llama7B28.4635.05
openllama3B24.9026.71
TinyLlama-1.1B-step-50K-105b1.1B19.0026.53
llama2_xs_460M0.46B21.1326.39

详细评估结果

在Open LLM评估排行榜中的详细结果可以在此链接中找到。以下是关于该模型的详细评估结果:

评估指标
平均分26.65
ARC (25-shot)24.91
HellaSwag (10-shot)38.47
MMLU (5-shot)26.17
TruthfulQA (0-shot)41.59
Winogrande (5-shot)49.88
GSM8K (5-shot)0.0
DROP (3-shot)5.51

项目开发者

该实验版本由德克萨斯农工大学的Xiaotian Han开发,仅用作研究目的。更多信息可以通过访问开发者的个人主页了解。

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