自己做衣服的网站,代理网页游戏需要多少钱,张家港网站设计制作早晨设计,相册网站怎么做的7月31日#xff0c;Llama中文社区率先完成了国内首个真正意义上的中文版Llama2-13B大模型#xff0c;从模型底层实现了Llama2中文能力的大幅优化和提升。毋庸置疑#xff0c;中文版Llama2一经发布将开启国内大模型新时代#xff01; | 全球最强#xff0c;但中文短板…
7月31日Llama中文社区率先完成了国内首个真正意义上的中文版Llama2-13B大模型从模型底层实现了Llama2中文能力的大幅优化和提升。毋庸置疑中文版Llama2一经发布将开启国内大模型新时代 | 全球最强但中文短板
Llama2是当前全球范围内最强的开源大模型但其中文能力
亟待提升
Meta不负众望于7月19日凌晨开源了第一代LLaMA的升级版Llama27B、13B和70B三种大小的模型全开放并且可免费商用。
作为AI领域最强大的开源大模型Llama2基于2万亿token数据预训练并在100万人类标记数据上微调得到对话模型。在包括推理、编程、对话和知识测试等许多基准测试中效果显著优于MPT、Falcon以及第一代LLaMA等开源大语言模型也第一次媲美商用GPT-3.5在一众开源模型中独树一帜。 虽然Llama2的预训练数据相对于第一代扩大了一倍但是中文预训练数据的比例依然非常少仅占
0.
13%
这也导致了原版Llama2的中文能力较弱。
我们对于一些中文问题进行提问发现大多数情况下Llama2都不能以中文回答或者以中英文混杂的形式回答问题。因此
需要基于大规模中文数据对Llama2进行优化使Llama2具备更好的中文能力。 为此国内顶尖高校大模型博士团队创办了Llama中文社区开启了Llama2中文大模型训练征程。 | 最领先的Llama中文社区
Llama中文社区是国内
最领先的开源大模型中文社区
Github在两周内即达到 2.4k star由清华、交大以及浙大博士团队领衔汇聚了60AI领域高级工程师以及各行业2000顶级人才。 社区链接
https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese nbsp;社区历程 | 首个预训练中文版Llama2模型发布
不是微调而是基于200B中文语料预训练
7月31日Llama中文社区率先完成了国内首个真正意义上的中文版13B Llama2模型Llama2-Chinese-13B从模型底层实现了Llama2中文能力的大幅优化和提升。
Llama2的中文化可以采用大致两种路线
1.
nbsp;
基于已有的中文指令数据集对预训练模型进行指令微调使得基座模型能够对齐中文问答能力。这种路线的优势在于成本较低指令微调数据量小需要的算力资源少能够快速实现一个中文Llama的雏形。
但缺点也显而易见微调只能激发基座模型已有的中文能力但由于Llama2的中文训练数据本身较少所以能够激发的能力也有限治标不治本从根本上增强Llama2模型的中文能力还是需要从预训练做起。
2. 基于大规模中文语料进行预训练。这种路线的缺点在于成本高不仅需要大规模高质量的中文数据也需要大规模的算力资源。但是优点也显而易见就是能从模型底层优化中文能力真正达到治本的效果从内核为大模型注入强大的中文能力
为了从内核实现一个彻底的中文大模型
我们选择了第二条路线
我们汇集了一批高质量的中文语料数据集从预训练开始优化Llama2大模型。部分预训练数据数据如下
类型
描述网络数据互联网上公开的网络数据挑选出去重后的高质量中文数据涉及到百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据Wikipedia中文Wikipedia的数据悟道中文悟道开源的200G数据ClueClue开放的中文预训练数据进行清洗后的高质量中文长文本数据竞赛数据集近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集约150个MNBVCMNBVC 中清洗出来的部分数据集
首期 Llama2-Chinese-13B 模型的预训练数据包含 200B token未来我们将持续不断地迭代更新 Llama2-Chinese逐步将预训练数据提升到1T token。除此以外我们也将逐步开放70B模型的中文预训练版本敬请期待 我们从通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能等不同方面提问大模型得到了令人满意的效果
nbsp;部分效果展示如下
通用知识 语言理解 创作能力 逻辑推理 代码编程 工作技能
