2025年1月28日 · 这里的 “B” 是 “Billion” 的缩写，代表十亿。 因此，最小的 LLaMA-7B 模型包含约 70 亿个参数，而最大的 LLaMA-65B 模型则包含约 650 亿个参数。 那么，这些参数量是如何计算出来的呢？ 此外，一个 100GB 的模型文件，对应的大模型参数量大概是什么级别？ 十亿、百亿、千亿还是万亿？ 本文将深入浅出地解答这些问题。 我们将以大模型的基础架构——Transformer 为例，详细解析参数量的计算过程。 一个标准的 Transformer 模型由 L 个相同的层堆叠而成， …

2025年1月21日 · 这里的 B 是 billion 的缩写，指代模型的参数规模。 故最小的模型 7B 包含 70 亿个参数，而最大的一款 65B 则包含 650 亿个参数。 这个参数量到底是怎么算出来的？ 另外一个问题，对于一个存储有 100G 大小的模型，到底对应大模型的什么级别的参数量呢，十亿、百亿、千亿还是万亿呢？ 今天我们就来聊聊这个问题。 我们以大模型的最基本结构 Transformer 为例，首先来看一下 参数量是怎么算出来的。 transformer 由 L 个相同的层组成，每个层分为两个部 …

2025年1月19日 · 65B 的模型参数占130G， 可以放到两张 80G 的 A100 上. 剩余的显存可以用来放 KV Cache， 还有其他的一些功能性显存占用，比如 beam search 等。 这么回答也算合理，但是只能算是回答了一个方面，而且不是最重要的方面。

2023年3月25日 · 这篇文章中，我们来聊聊如何使用两张显卡来进行 LLaMA 65B 大模型的微调工作，以及如何在一张普通的 4090 家用显卡上，只花几个小时，就能够完成 7B 模型的微调。 写在前面. 在之前的几篇文章里，我们介绍过三种方式运行 Meta 开源模型 LLaMA 的 7B、13B 版本：

2025年2月15日 · 这里的 B 是 billion 的缩写，指代模型的参数规模。 故最小的模型 7B 包含 70 亿个参数，而最大的一款 65B 则包含 650 亿个参数。 这个参数量到底是怎么算出来的？ 另外一个问题，对于一个存储有 100G 大小的模型，到底对应大模型的什么级别的参数量呢，十亿、百亿、千亿还是万亿呢？ 今天我们就来聊聊这个问题。 我们以大模型的最基本结构 Transformer 为例，首先来看一下 参数量是怎么算出来的。 transformer 由 L 个相同的层组成，每个层分为两个部 …

基于QLora, 在中文数据集上，继续预训练和指令微调LLaMA-65B模型。 转换模型, 扩充中文词表 将原始llama模型转化为hf格式，并且扩充词表，以及重新初始化新词embedding.

2024年11月6日 · 65B 的模型参数占130G， 可以放到两张 80G 的 A100 上. 剩余的显存可以用来放 KV Cache， 还有其他的一些功能性显存占用，比如 beam search 等。 这么回答也算合理，但是只能算是回答了一个方面，而且不是最重要的方面。

大模型参数量为何多为 7B、13B 和 65B 等？背后原因究竟是什么？本文将为你揭晓答案。文中提到，模型参数大小的一致性可能源于历史传承，OpenAI 在 gpt-3 中采用了这种做法，Meta 借鉴后推出了相应尺寸的模型，其他模型厂商也纷纷效仿。

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2023年2月27日 · We introduce LLaMA, a collection of foundation language models ranging from 7B to 65B parameters. We train our models on trillions of tokens, and show that it is possible to train state-of-the-art models using publicly available datasets exclusively, without resorting to proprietary and inaccessible datasets.