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LLaMA的训练数据集来源多样,涵盖了多个不同的数据集和预处理步骤。以下是详细的描述:
CommonCrawl [67%]:
C4 [15%]:
Github [4.5%]:
维基百科 [4.5%]:
古腾堡和Books3 [4.5%]:
ArXiv [2.5%]:
Stack Exchange [2%]:
LLaMA 2在训练设置和模型架构上大部分继承了LLaMA 1的配置,但也进行了几项重要的改进和调整。以下是详细的说明:
LLaMA 2在保持LLaMA 1基础架构的同时,通过增加上下文长度和引入分组查询注意力机制,进一步提升了模型的能力。这些改进使得LLaMA 2在处理长文本和提高计算效率方面表现更佳。
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