文献阅读：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

最新推荐文章于 2025-10-10 22:14:01 发布
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#LLaMA #Meta #LLM #开源大模型 #NLP

LLaMA是Meta新发布的语言模型，使用公共数据集训练，通过增加训练步数和结构微调，在较小参数量下达到与主流大模型相当的性能。模型基于Transformer结构进行改进，包括Pre-normalization、SwiGLU激活和RoPE位置编码。文章强调了训练效率的提升，并提供了开源代码。在各种任务上，LLaMA展现出良好的效果，包括推理、问答、阅读理解等。
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[论文笔记]LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
日积月累，天道酬勤
03-14 2585
⭐ 作者提出了LLaMMA系列模型，可以说天不生LLaMMA，开源大模型万古如黑夜。比较详细的介绍了模型实现细节，重要的是开源了实现代码。除了提供了在模型实现优化上的思路外，还给出了提高训练(推理)效率的方法。
深度学习论文: LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
mingo_敏
07-10 2347
本文介绍了LLaMA，这是一系列基础而先进的语言模型，其参数规模横跨7亿至65亿不等，展现了强大的语言处理能力。研究表明，通过大规模公开数据的训练，LLaMA系列模型成功打破了对专有或受限数据集的依赖，达到了业界最前沿（SOTA）的性能水平。本研究的核心目标是通过显著增加训练中的token数量，开发出在不同推理场景下均能展现出卓越性能的语言模型。LLaMA模型家族以其多样的参数配置，为语言模型领域带来了新的竞争力量。
【模型结构】LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
cjy_colorful0806的博客
07-29 915
这项工作的重点是训练一系列语言模型，通过训练比通常情况下更多的词块，在各种推理预算下实现最佳性能。由此产生的模型称为 LLaMA（7B-65B）。
LLaMA：Open and Efficient Foundation Language Models
Hanze的博客
04-02 1113
这项工作的重点是训练一系列语言模型，通过对比通常使用的更多的token进行训练，在各种推理预算下达到最佳性能。由此产生的模型被称为LLaMA，参数范围从7B到65B，与现有的最好的LLM相比，性能具有竞争力。在大多数情况下，我们重复使用已用于训练其他 LLM 的数据源，但仅限于使用公开可用且与开源兼容的数据。最近的一项研究表明，在有限的算力下，表现最好的模型不是参数最大的，而是小一点模型搭配了更多数据。在大规模数据下训练的大模型，已经展示了很好的表现，当模型足够大的时，模型会出现一个。
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 论文阅读
最新发布
2301_79601111的博客
10-10 1000
这里引入了缩放定律scaling laws，作者认为缩放定律忽略了推理的成本，相比于训练更快的模型，作者认为应该选择推理更快的模型，因此提出小的 LLM 配大数据训练更好，因为小 LLM 推理更友好。来源于苏剑林大神，不直接将位置信息作为向量与词向量相加，而是在注意力机制的 Query（查询）和 Key（键）计算时，将输入向量视为复数，在复数平面上进行旋转，通过旋转操作将位置信息融入输入嵌入中。作为背景，讨论了是否更大的模型训练更大的参数就会有更好的训练效果。可以更好地建模长序列数据。可以增强训练稳定性。
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
qq_41200212的博客
11-06 1066
本文介绍了LLaMA，是一个从7B到65B参数的基础语言模型集合。作者在数万亿计的token上训练该模型，证明了仅使用公开数据集也可以训练出SOTA级别的模型，而无需专有或未公开的数据集。最终实验结果显示，LLaMA-13B在大多数基准测试中要优于GPT-3(175B)，同时LLaMA-65B与最好的模型Chinchilla-70B、PaLM-540B相比具有竞争力。基于更多的参数会带来更好的性能这一假设，前人将模型越做越大。
LLaMA Open and Efficient Foundation Language Models
be_humble的博客
04-10 462
LLaMA 大规模语言模型 论文笔记
论文阅读：LLM：LLAMA-Open and Efficient Foundation Language Models
微风❤水墨
03-08 467
一个开源的大型语言模型LLaMA论文简单解读，LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
大模型天花板
04-11 3595
大型语言模型存在一个问题是并非越大的模型具备越优的性能，所以可能存在的情况是一个更小的模型使用更多的数据训练能得到更好的性能。作者发现一个7B的模型在1T的tokens上性能仍然在提升。因此，LLaMA的工作是使用更小的模型得到更优的性能。另外，在LLaMA中，训练数据全部来自网上公开的数据，作者在论文中介绍了模型及其训练细节。
LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-25 4808
​ LLMs之LLaMA：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读 目录 相关论文 《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Approach 3 Main results主要结果 4
【LLM系列之LLaMA】LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
yanqianglifei的专栏
05-15 1257
LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。开源一系列语言模型，可以与SOTA模型竞争LLaMA-13B比GPT-3的性能更好，但是模型大小却是十分之一。
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models——开放且高效的基础语言模型
Together_CZ的博客
01-13 1169
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models——开放且高效的基础语言模型
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models笔记
qq_45745941的博客
03-08 357
利用了随后提出的各种改进，并在不同的模型中使用，如PaLM。任务的causal性质而被掩盖的query/key分数。整个训练数据集在标记化后大约包含1.4T。网络是基于transformer架构的。
速通LLaMA1：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》全文解读
逐梦苍穹的博客
09-15 2579
速通LLaMA1：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》全文解读
LLaMA模型论文《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》阅读笔记
beingstrong的博客
07-29 2901
meta的LLaMA模型对应的论文《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》阅读笔记
中文 LLaMA1-2 & OpenLLaMA & Falcon 大模型
强化学习曾小健
07-28 652
curl -H 'Content-Type: application/json' https://P01son-52nfefhaaova.serv-c1.openbayes.net -d '{"question": "北京有什么好玩的地方？curl -H 'Content-Type: application/json' http://127.0.0.1:8888/chat -d '{"question": "北京有什么好玩的地方？，利用中文和中英平行增量预训练，将它在英文上语言能力迁移到中文上。
AI_Papers周刊：第三期
与君共勉，一起学习
02-26 1218
文摘词云Top PapersSubjects:cs.CL。
自动驾驶合集8
whaosoft143ai的博客
01-24 2307
我们的DRAMA数据集包含了有关驾驶风险的视频和对象级问题，以及与重要对象相关的问题，以实现自由形式的语言描述，包括多级问题的封闭和开放式回答，可用于评估驾驶场景中的各种图像字幕能力。GAIA-1学得的表示能够捕获未来事件的期望，再加上其生成逼真样本的能力，为自动驾驶技术领域的创新提供了新的可能性，实现了自动驾驶技术的增强和加速训练。这种方法应用了大型语言模型（LLM）的语义特征提取能力，以便进行广泛的文本描述的零次检索，并结合了知识图的半结构信息，以提高语言嵌入的语义丰富性和多样性。whaosoft ai
LLaMA：开放且高效的大型语言模型推动技术创新
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models是一篇关于大型语言模型（LLMs）的重要研究论文，作者们介绍了他们开发的一系列从7亿到650亿参数的模型，这些模型在训练过程中使用了海量的公开文本数据，旨在...
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