Llama 3.1風(fēng)暴8b：有效語言模型的突破

追求高效，準(zhǔn)確的語言模型導(dǎo)致了Llama 3.1 Storm 8b的發(fā)展，這是80億個(gè)參數(shù)模型類別的顯著進(jìn)步。 Meta的Llama 3.1 8B的精緻版本指示具有增強(qiáng)的對(duì)話和功能稱呼功能，通過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)完善和創(chuàng)新培訓(xùn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

本文深入研究了Llama 3.1 Storm 8b的出色表現(xiàn)的方法，並將其與其前輩進(jìn)行了比較，其中包括愛馬仕Llama 3.1和Llama 3.1 8B GGGUF。我們將探討關(guān)鍵功能以及如何利用這種強(qiáng)大但對(duì)資源友好的語言模型。

目錄：

• 了解駱駝3.1風(fēng)暴8b
• Llama 3.1風(fēng)暴8b的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)
• 可用的美洲駝3.1風(fēng)暴8B型號(hào)
• 開發(fā)過程：
  • 數(shù)據(jù)自我策略
  • 有針對(duì)性的監(jiān)督微調(diào)
  • 模型合併
• 自我策略和模型合併的影響
• 實(shí)施美洲駝3.1風(fēng)暴8b：
  • 方法1：利用變壓器管道
  • 方法2：採用模型，令牌和model.generate 。

什麼是Llama 3.1風(fēng)暴8b？

Llama 3.1 Storm 8b建立在Llama 3.1 8b指示的基礎(chǔ)上，從而在8b參數(shù)模型約束中顯著提高了對(duì)話能力和功能呼叫?；鶞?zhǔn)結(jié)果表明，在以下教學(xué)，基於知識(shí)的問題答案，推理，減少幻覺和功能調(diào)用方面取得了可觀的收益。對(duì)於具有有限計(jì)算資源的開發(fā)人員來說，這是一個(gè)有吸引力的選擇。與Hermes-3-llama-3.1-8B相比，Llama 3.1 Storm 8B在9個(gè)基準(zhǔn)中的7個(gè)中超過了它。

Llama 3.1風(fēng)暴8b優(yōu)勢(shì)：

（上圖說明了美洲駝的性能改進(jìn)3.1 8b指令。）

Llama 3.1 Storm 8B模型變體：

1. Llama 3.1風(fēng)暴8b：主要的，微調(diào)的模型。
2. Llama 3.1風(fēng)暴8b FP8動(dòng)態(tài)：使用FP8量化的優(yōu)化版本，用於減少存儲(chǔ)器足跡和存儲(chǔ)要求（大約減少50％）。
3. Llama 3.1 Storm 8B GGUF： GGUF定量版本與Llama.cpp兼容。

發(fā)展方法：

Llama 3.1風(fēng)暴8b的出色表現(xiàn)是三管齊下的方法的結(jié)果：

自我策略：這涉及從五個(gè)開源數(shù)據(jù)集中選擇高質(zhì)量的培訓(xùn)示例（The-Tome，Agent-Data，Magpie-3.1-3.1-Pro-300K濾波器，OpenHermes_200K_200K_UNFILTERED，LLAMA-3-MAGPIE-PO-100K-SML）使用LLAMA 3.1 8B 3.1 8B來評(píng)估他們的教育和難以評(píng)估他們的教育價(jià)值和困難。這導(dǎo)致了大約975,000個(gè)示例的精選數(shù)據(jù)集。

有針對(duì)性的監(jiān)督微調(diào)：策展數(shù)據(jù)集用於使用Spectrum方法來微調(diào)模型，該方法通過專注於高信噪比層來加速訓(xùn)練。

模型合併：然後，使用SLERP（球形線性插值）將微調(diào)模型與Llama Spark模型（Llama 3.1 8b指示衍生物）合併，以結(jié)合兩者的強(qiáng)度。

自我策略和模型合併的影響：

（該數(shù)字證明了通過自我策略和模型合併實(shí)現(xiàn)的績(jī)效收益。）

利用美洲駝3.1風(fēng)暴8b：

下面詳細(xì)介紹了將Llama 3.1 Storm 8b整合到您的項(xiàng)目中的兩種方法：

方法1：變形金剛管道：

該方法利用擁抱面孔transformers庫進(jìn)行流線型方法。提供了代碼示例，用於安裝，型號(hào)加載，及時(shí)準(zhǔn)備和輸出生成。

方法2：模型，令牌和model.generate API：

此方法對(duì)模型參數(shù)提供了更詳細(xì)的控制。代碼片段說明了加載模型和令牌的加載，及時(shí)格式化並使用model.generate API生成響應(yīng)。

結(jié)論：

Llama 3.1 Storm 8b在創(chuàng)建高效和強(qiáng)大的語言模型方面展示了一個(gè)非凡的成就。它的創(chuàng)新培訓(xùn)技術(shù)表明，較小的模型可以實(shí)現(xiàn)最先進(jìn)的性能，從而擴(kuò)大了AI研究和應(yīng)用的可能性。不同模型格式的可用性（BF16，F(xiàn)P8，GGUF）確保了廣泛的可訪問性和集成功能。

常見問題：

• Q1。什麼是Llama 3.1風(fēng)暴8b？ A1。這是建立在Meta的Llama 3.1 8B指令上的增強(qiáng)的80億個(gè)參數(shù)語言模型，從而提高了對(duì)話和功能呼叫能力。

• Q2。與其他型號(hào)相比如何？ A2。它在各種基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)大大優(yōu)於其前任，這表明了多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的性能提高。

• Q3。創(chuàng)作中使用了哪些技術(shù)？ A3。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的自我策略，使用頻譜進(jìn)行定向監(jiān)督的微調(diào)以及與SLERP合併的模型。

• Q4。開發(fā)人員如何使用它？ A4。通過transformers和VLLM等庫，提供集成和部署的靈活性。

以上是Llama-3.1-STORM-8B：8B LLM優(yōu)於元和愛馬仕的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！