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福利：文末有chat-gpt纯分享，无魔法，无限制
Abstract
Introduction
Approach
Pre-training Data
Tokenizer
Architecture
Pre-normalization
SwiGLU激活函数
Rotary Embeddings
Optimizer
Main results
总结
Meta的LLaMA大模型是一种基于深度学习技术的先进自然语言处理模型，它拥有巨大的参数规模和丰富的知识库，能够理解和生成自然语言文本。这种模型采用了先进的神经网络架构和训练算法，具有强大的智能处理能力，可以应用于各种语言理解和生成任务。
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Abstract
本文介绍了LLaMA模型，这是一组参数范围从7B到65B的基础语言模型。作者使用数万亿个数据来训练文中模型，并展示了可公开使用数据集就可以训练出先进的模型，而无需使用专有和不可访问的数据集。特别的，LLaMA-13B在大多数基准测试中表现优于GPT-3模型。
Introduction
先前的研究表明，最佳的模型性能不是由最大的模型实现的，而是在更多数据上训练的小型模型实现。尽管训练大型模型来达到一定性能可能更加便宜，在训练时间较长的小型模型推理会更加容易。
文中工作的重点是训练一系列语言模型，通过使用比通常使用的更多数据来进行训练，在不同的推理预算下实现尽可能好的性能。由此产生的模型称为LLaMA，其参数范围从7B到65吧，与现有的最佳LLM相比具有竞争力。例如，LLaMA-13B在大多数基准测试上都优于GPT-3，尽管它的参数规模比GPT-3小10倍。
与GPT-3模型不同，文中训练模型只使用公开可用的数据，而目前大多数现有模型依赖于不公开可用或未标记的数据。
Approach
作者使用标准优化器在大量文本数据上训练大型Transformer模型。
Pre-training Data
预训练数据集是几个来源的混合，涵盖了各种领域，在多数情况下，重用已被用来训练其他LLM的数据源，但仅限于使用公开且可用于开源兼容的数据。
Tokenizer
作者使用字节对编码算法对数据进行分词，使用PensionPiece来标记数据，作者将所有数据拆分为单个数字，并使用字节以分解未知的UTF-8字符。总体而言，文中的训练数据集在标记化后包含大约1.4T的标记，每个标记在训练期间只使用一次。
Architecture
文中的架构基于Transformer架构，并提出了优化方法，在不同的模型中使用。
Pre-normalization
预规范化，为了提高训练稳定性，作者多每个Transformer子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。
SwiGLU激活函数
作者使用了SwiGLU激活函数取代了ReLU函数，以提高性能。
Rotary Embeddings
旋转位置嵌入，作者删除了绝对位置嵌入，而是在网络的每一层添加了旋转位置嵌入。
Optimizer
作者使用AdamW优化器进行模型训练，使用以下超参数：
Main results
总结
l总的来说，Meta的LLaMA大模型是一种功能强大、性能卓越的自然语言处理模型，它的出现为人工智能技术的发展注入了新的活力，推动了人工智能技术在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的广泛应用，为人类带来了更多的便利和创新。
