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最近LLaMA3 和Mistral Large2 的发布引起了广泛关注。在模型在开放性方面,LLaMA3 公开了模型权重,用户可以访问和使用这些预训练和指令微调后的模型权重,此外Meta还提供了一些基础代码,用于模型的预训练和指令微调,但并未提供完整的训练代码,LLaMA 3 的训练数据也并未公开。不过这次LMeta带来了关于LLaMA 3.1 405B 的一份 93 页的技术报告。,论文称,Meta的Llama以及Google DeepMind的Gemma 虽然自称开源或开放,但实际上只是开放权重,外部研究人员可以访问和使用预训练模型,但无法检查或定制模型,也不知道模型如何针对特定任务进行微调。,通过公开其架构和训练方法,研究人员和开发者可以在这些基础上进行进一步的探索和改进,催生出更多前沿的技术和应用。,这个特点,恰恰非常适合呈现近似正态分布的LLM权重。,有时,这一输入可能是几个字,也可能是几千个字,或者是一本著作。
对于一个千亿参数的LLM,若以每64个参数作为一个量化块(block size=64)来计算,仅存储scale参数就需要额外的6GB内存:(100B ÷64) ×4=6GB。,对于百亿参数模型,20-30GB显存就够了。然而,若想跑千亿参数,大约需要200-300GB的显存空间。,整数或浮点数量化方法的数据间隔通常是平均分布或指数分布的,大模型一直被认为是生产力革新的工具。
结果显示,项目间差异显著,根据这个排行榜,Allen Institute for AI的OLMo是最开放的开源模型,其次是BigScience的BloomZ,两者都是由非营利组织开发。,张量并行
“开源”一词源自软件领域,指在软件开发过程中公开其源代码,允许任何人查看、修改和分发。开源软件的开发通常遵循互惠合作和同侪生产的原则,促进了生产模块、通信管道和交互社区的改进,典型代表包括Linux,Mozilla Firefox。,去年11月,OpenAI董事会曾短暂罢免CEO山姆奥特曼,而微软CEO萨蒂亚纳德拉对此并不知情。
目前主流的AI芯片,显存通常只有几十GB,显然放不下这么大的模型。(目前最强的AI芯片也没还没达到200GB),正如开篇所述,大模型对通信带宽的要求是非常高的,无论是数据计算、计算单元之间,还是计算单元与内存之间。,同样,AI几乎0延迟给出了详细的解题步骤和答案。,由于可以通过调整标准差来适配量化数据类型的范围,NF4相较于传统的4位整数或4位浮点数量化,可以获得更高的精度。,大语言模型的开源和软件开源在理念上是相似的,都是基于开放、共享和协作,鼓励社区共同参与开发和改进,推动技术进步并提高透明性。
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