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Llama-2-70b-hf

Llama-2-70b-hf

Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

模型Github开源项目Huggingface开源LLAMA 2自然语言处理大语言模型人工智能
访问官网GitHubHugging Face论文文档

Llama-2-70b-hf项目介绍

项目概述

Llama-2-70b-hf是Meta公司开发的大型语言模型，属于Llama 2系列中参数规模最大的模型。它是一个具有700亿参数的预训练生成式文本模型,经过转换后可在Hugging Face Transformers框架下使用。Llama 2系列模型的参数规模从70亿到700亿不等,包括预训练和微调两种版本。

模型特点

Llama-2-70b-hf模型具有以下主要特点:

  1. 采用优化的Transformer架构,是自回归语言模型
  2. 输入和输出均为纯文本
  3. 使用4k的上下文长度
  4. 采用分组查询注意力(GQA)机制,提高推理性能
  5. 预训练数据量达到2万亿个token
  6. 预训练时间为2023年1月至7月

使用许可

该模型采用Meta自定义的商业许可证。用户需要在Meta官方网站上接受许可协议才能获得访问权限。

应用场景

Llama-2-70b-hf主要用于以下场景:

  1. 商业应用
  2. 学术研究
  3. 各种自然语言生成任务
  4. 英文对话系统(微调版本)

模型性能

在多项学术基准测试中,Llama-2-70b-hf模型表现出色:

  • 代码能力: 37.5分
  • 常识推理: 71.9分
  • 世界知识: 63.6分
  • 阅读理解: 69.4分
  • 数学: 35.2分
  • MMLU: 68.9分
  • BBH: 51.2分
  • AGI评估: 54.2分

这些成绩均为Llama 2系列模型中的最高分。

环境影响

模型训练过程中总计使用了332万GPU小时,产生539吨二氧化碳当量排放。Meta公司通过可持续发展项目对100%的排放进行了抵消。

数据来源

模型使用了2万亿token的公开可用数据进行预训练,训练数据截止到2022年9月。微调数据包括公开的指令数据集和超过100万条人工标注的样本。训练数据不包含Meta用户数据。

使用注意事项

  1. 仅支持英文输入输出
  2. 需严格遵守Meta的可接受使用政策
  3. 不得用于非法或有害目的
  4. 对话版本需要特定的输入格式才能发挥预期性能

总的来说,Llama-2-70b-hf是一个强大的大规模语言模型,在多个自然语言处理任务上展现出优秀的性能,为研究人员和开发者提供了宝贵的资源。

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