这赋予了模型对语言和知识的广泛理解
Posted: Tue Jan 07, 2025 6:54 am
架构：高效且可扩展
Llama 3.3 的核心是一个基于 Transformer 的架构，拥有 700 亿个参数。如果您不熟悉，参数本质上是模型在训练期间调整以学习文本中的模式和关系的“旋钮”。这就是 Llama 3.3 能够生成连贯且上下文相关的响应的原因。
Llama 3.3 的不同之处在于它使用分组查询支持 (GQA)。这使 洪都拉斯 电话数据 得模型能够以更少的计算资源更快地处理文本，从而提高模型的效率。这就是为什么它可以实现与更高的 Llama 3.1 405B 类似的性能，同时对硬件的要求却低得多。
训练和调整
要训练像 Llama 3.3 这样的模型，您必须将其暴露于大型数据集：来自公共来源的 150 亿个文本标记。
但我们知道，原始训练不足以让模型在实际情况下发挥作用。这就是微调的用武之地：
监督微调（SFT）：在这里，模型从精心挑选的良好响应示例中学习。他认为这为他的行为方式提供了“黄金标准”。
人类反馈强化学习 (RLHF)：这涉及收集人类关于模型如何工作的反馈，并使用它来完善其行为。
这种双重方法确保 Llama 3.3 在可用性和安全性方面满足人类的期望。
专为可访问的硬件而设计
Llama 3.3 设计为在常见的开发人员工作站上本地运行，无需企业级基础设施的开发人员也可以使用它。与 Llama 3.1 405B 等较大型号不同，它在保持出色性能的同时需要更少的计算能力。
这种效率很大程度上归功于分组查询注意力（GQA），它通过减少内存使用和加速推理来优化模型处理文本的方式。
该模型还支持量化技术，例如 8 位和 4 位精度，使用bitsandbytes.这些技术极大地降低了内存需求，而不会牺牲太多性能。
Llama 3.3 的核心是一个基于 Transformer 的架构，拥有 700 亿个参数。如果您不熟悉，参数本质上是模型在训练期间调整以学习文本中的模式和关系的“旋钮”。这就是 Llama 3.3 能够生成连贯且上下文相关的响应的原因。
Llama 3.3 的不同之处在于它使用分组查询支持 (GQA)。这使 洪都拉斯 电话数据 得模型能够以更少的计算资源更快地处理文本，从而提高模型的效率。这就是为什么它可以实现与更高的 Llama 3.1 405B 类似的性能，同时对硬件的要求却低得多。
训练和调整
要训练像 Llama 3.3 这样的模型，您必须将其暴露于大型数据集：来自公共来源的 150 亿个文本标记。
但我们知道，原始训练不足以让模型在实际情况下发挥作用。这就是微调的用武之地：
监督微调（SFT）：在这里，模型从精心挑选的良好响应示例中学习。他认为这为他的行为方式提供了“黄金标准”。
人类反馈强化学习 (RLHF)：这涉及收集人类关于模型如何工作的反馈，并使用它来完善其行为。
这种双重方法确保 Llama 3.3 在可用性和安全性方面满足人类的期望。
专为可访问的硬件而设计
Llama 3.3 设计为在常见的开发人员工作站上本地运行，无需企业级基础设施的开发人员也可以使用它。与 Llama 3.1 405B 等较大型号不同，它在保持出色性能的同时需要更少的计算能力。
这种效率很大程度上归功于分组查询注意力（GQA），它通过减少内存使用和加速推理来优化模型处理文本的方式。
该模型还支持量化技术，例如 8 位和 4 位精度，使用bitsandbytes.这些技术极大地降低了内存需求，而不会牺牲太多性能。