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详聊LLaMa技术细节：LLaMA大模型是如何炼成的？

 

重点标签 Meta AI、LLaMa模型、开源、大语言模型、性能强悍

文章摘要

极市导读：
本文介绍了 Meta AI 推出的 LLaMa 模型，这是一种开源的大语言模型，与 OPT 类似。LLaMa 模型的参数量级从 7B 到 65B 不等，且在数万亿个 token 上进行了训练。尽管 LLaMa 仅使用了公共数据集，但其性能依然十分出色，例如 LLaMA-13B 在多数基准测试中优于 GPT-3 (175B)，而 LLaMA65B 则与 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 等顶尖模型具有竞争力。

1. LLaMa：开源高效的大语言模型
– 背景：探讨了模型参数量级积累与训练数据增加对性能提升的影响，提出了缩放定律，即在计算成本最优情况下，模型大小和训练数据量应成比例缩放。
– LLaMa 做到了什么：LLaMa 遵循小模型配大数据的训练理念，训练了一系列性能强大的语言模型，参数量从 7B 到 65B。LLaMA-13B 在多数基准测试中优于 GPT-3，而 LLaMA65B 与 Chinchilla 或 PaLM-540B 性能相当。
– LLaMa 预训练数据：预训练数据包含约 1.4T tokens，主要来源包括 CommonCrawl、C4、Github、Wikipedia、Gutenberg、Books3、ArXiv 和 Stack Exchange 等。
– 模型架构：LLaMa 采用了多种优化技术，包括 Pre-normalization、SwiGLU 激活函数、Rotary Embeddings 等，以提高训练稳定性和性能。
– 高效实现：LLaMa 利用了 Fairscale 库中的 ParallelEmbedding、RowParallelLinear 和 ColumnParallelLinear 等技术，以及 cache 机制，以加速模型的推理过程。

总结：
LLaMa 模型是 Meta AI 推出的一款开源大语言模型，其参数量级从 7B 到 65B，通过在大量公共数据集上的训练，实现了出色的性能。LLaMa 采用了多种优化技术，如 Pre-normalization、SwiGLU 激活函数和 Rotary Embeddings 等，以提高训练稳定性和性能。此外，LLaMa 还利用了 Fairscale 库和 cache 机制，以加速模型的推理过程。

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原文作者: 极市平台