
大模型参数量如何计算?7B、13B、65B 究竟代表什么?-首席AI分 …
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, …
7B?13B?65B?大模型参数量如何计算? - 知乎专栏
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 …
大模型的参数量为什么设计成 7B,13B,33B,65B 等如此怪异的 …
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。
使用 Docker 和 Alpaca LoRA 对 LLaMA 65B 大模型进行 Fine-Tune
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:
7B?13B?65B?大模型参数量如何计算?零基础入门到精通,看这篇就够了!赶紧收藏!_ai 65b …
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 …
nilboy/chinese-llama-65b: 中文llama-65b - GitHub
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.
字节校招一面:“大模型的参数量为什么设计成 7B,13B,33B,65B …
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。
大模型参数量都是7B,13B和65B等背后的原因是什么? - 53AI-AI …
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。
主流65b参数规模大模型评测基准榜单 | 快速更新、详细对比
提供最新、最详细的大模型评测结果,支持自定义对比不同模型和数据集,帮助开发者了解模型在各数据集上的性能表现与难度。
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
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.