首页 > 资讯 > 新书【完整版】小说焦洁吉冀明沛-对比的所有的中文开源模型阅读全集免费在线分享
《对比的所有的中文开源模型阅读全集》
贡心漫 著
金牌作家“贡心漫”的优质好文，对比的所有的中文开源模型阅读全集火爆上线啦，小说主人公焦洁吉冀明沛，人物性格特点鲜明，剧情走向顺应人心，作品介绍：我们开源了第一个中文QLoRA33B大语言模型—Anima。按照我们的评测，Anima模型的性能超越了对比的所有的中文开源模型。我们全开源了Anima的训练代码，模型全部参数，训练数据，和评测代码。模型已经在Huggingface发布:。Github地址在此：。为什么33B模型很重要？为什么QLoRA是个GameChanger？之前大部分开源可finetune的模型大都是比较小的模型7B或者13B，虽然可以在一些简单的chatbot评测集上，通过finetune训练有不错的表现。但是由于这些模型规模还是有限，LLM核心的reasoning的能力还是相对比较弱。这就是为什么很多这种小规模的模型在实际应用的场景表现像是个玩具。chatbot评测集比较简单，真正比较考验模型能力的复杂逻辑推理及数学问题上小模型和大模型差距还是很明显的。因此我们认为QLoRA的工作很重要，可能是个GameChanger，是AI这一波技术革新的一个转折点。基于Transformer的语言模型训练成本之所以昂贵，主要是因为最优化的后向梯度下降过程中的内存需要是模型参数量的最多16倍以上！比如65B模型需要780GB的GPU显存。相当于需要20台最高配置的A100GPU才能放得下打扰了！！QLoRA在之前的LORA技术的基础之上提出很多优化：4-bitNormalFloat技术，相当于把一个Float数据的存储从16位压缩到只需要4位，而且几乎没有精度损失DoubleQuantization技术，进一步降低了4bit量化的额外内存占用PagedOptimizers，即使前边的优化还不够，还是有内存溢出，通过PagedOptimizers可...
来源：投稿单本 主角: 焦洁吉冀明沛 时间：2023-06-19 20:31:20
《对比的所有的中文开源模型阅读全集》小说介绍
最近比较火的一本小说《对比的所有的中文开源模型》，作者是"贡心漫"。本书精彩截取：Github地址在此：。为什么33B模型很重要？为什么QLoRA是个GameChanger？之前大部分开源可finetune的模型大都是比较小的模型7B或者13B，虽然可以在一些简单的chatbot评测集上，通过finetune训练有不错的表现。但是由于这些模型规模还是有限，LLM核心的reason...
第一章
我们开源了第一个中文QLoRA33B大语言模型—Anima。
按照我们的评测，Anima模型的性能超越了对比的所有的中文开源模型。
我们全开源了Anima的训练代码，模型全部参数，训练数据，和评测代码。
模型已经在Huggingface发布:。
Github地址在此：。
为什么33B模型很重要？
为什么QLoRA是个GameChanger？
之前大部分开源可finetune的模型大都是比较小的模型7B或者13B，虽然可以在一些简单的chatbot评测集上，通过finetune训练有不错的表现。
但是由于这些模型规模还是有限，LLM核心的reasoning的能力还是相对比较弱。
这就是为什么很多这种小规模的模型在实际应用的场景表现像是个玩具。
chatbot评测集比较简单，真正比较考验模型能力的复杂逻辑推理及数学问题上小模型和大模型差距还是很明显的。
因此我们认为QLoRA的工作很重要，可能是个GameChanger，是AI这一波技术革新的一个转折点。
基于Transformer的语言模型训练成本之所以昂贵，主要是因为最优化的后向梯度下降过程中的内存需要是模型参数量的最多16倍以上！
比如65B模型需要780GB的GPU显存。
相当于需要20台最高配置的A100GPU才能放得下打扰了！！
QLoRA在之前的LORA技术的基础之上提出很多优化：4-bitNormalFloat技术，相当于把一个Float数据的存储从16位压缩到只需要4位，而且几乎没有精度损失DoubleQuantization技术，进一步降低了4bit量化的额外内存占用PagedOptimizers，即使前边的优化还不够，还是有内存溢出，通过PagedOptimizers可...
为您推荐
小说标签