2016-2022 All Rights Reserved.平安財(cái)經(jīng)網(wǎng).復(fù)制必究 聯(lián)系QQ 備案號(hào):
本站除標(biāo)明“本站原創(chuàng)”外所有信息均轉(zhuǎn)載自互聯(lián)網(wǎng) 版權(quán)歸原作者所有。
郵箱:toplearningteam#gmail.com (請(qǐng)將#換成@)
LLaMA2訓(xùn)練微調(diào)推理,針對(duì)700億版本,訓(xùn)練加速195%,同時(shí)能基于云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)無(wú)代碼訓(xùn)練有個(gè)性私有化模型,并一鍵部署。LLaMA2的預(yù)訓(xùn)練,預(yù)料大部分都來(lái)自于英文通用知識(shí),如果僅僅只是使用微調(diào),只能夠提升以及注入的領(lǐng)域知識(shí)我多語(yǔ)言能力也非常有限,并且也只能夠以私有化的形式保存下來(lái)。
針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,推出以低成本預(yù)訓(xùn)練、繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練以及微調(diào)的方式,對(duì)于大模型系列做相關(guān)的調(diào)整,結(jié)合高質(zhì)量私有化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積累,能夠有效的幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本。Colossal-AI開源了針對(duì)LLaMA2的全流程方案,并且具備極高的可拓展性。從70億到700億的參數(shù)模型,以及從8卡到512卡都能夠保持更好的性能,在利用率方面也處于當(dāng)前行業(yè)當(dāng)中排名較靠前的地位。
2016-2022 All Rights Reserved.平安財(cái)經(jīng)網(wǎng).復(fù)制必究 聯(lián)系QQ 備案號(hào):
本站除標(biāo)明“本站原創(chuàng)”外所有信息均轉(zhuǎn)載自互聯(lián)網(wǎng) 版權(quán)歸原作者所有。
郵箱:toplearningteam#gmail.com (請(qǐng)將#換成@)