LaWGPT：基于中文法律知识的大语言模型

LaWGPT：基于中文法律知识的大语言模型 该系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

: 开源的中英双语LLaMA模型，具有增强的推理能力。通过扩充中文词表和利用任务型数据进行训练，提升了理解和推理能力。

: 开源的中英双语LLaMA模型，具有增强的推理能力。通过扩充中文词表和利用任务型数据进行训练，提升了中文理解和推理能力。 在评测中，BiLLa在中英语言建模和推理任务上表现出色，优于其他模型，并与ChatGLM-6B相比在解题和代码得分方面更高。开发者可以使用BiLLa-7B-LLM和BiLLa-7B-SFT模型，并可通过提供的工具进行模型权重的还原和使用。评测结果显示，BiLLa在语言建模和各种问题类型上取得了良好的性能

Databricks 发布开源指令微调大语言模型 Dolly 2.0

Databricks 发布开源指令微调大语言模型 Dolly 2.0 Databricks 公司两周前发布了它的指令遵循（instruction-following）大语言模型 Dolly，本周三它发布了可授权商业使用的开源指令微调大语言模型。Dolly 2.0 有 120 亿参数，基于 EleutherAI pythia 模型家族，使用高质量的人类生成的指令遵循数据集进行微调。Databricks 开源了 Dolly 2.0 的整个系统，包括训练代码、数据集和模型权重，全都适合商业使用。而目前开源社区流行的 LLaMA 衍生模型使用的是非商业使用授权。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

4050亿参数 Meta或将7月23日发布迄今最强大Llama 3模型

4050亿参数 Meta或将7月23日发布迄今最强大Llama 3模型 Meta公司拒绝对上述消息置评。周五盘中，低开的Meta股价跌幅收窄，盘初曾跌3.6%，午盘跌不足2%，仍将在周四大幅回落超4%后连跌两日，或将刷新6月28日以来收盘低位。去年7月Meta发布的Llama 2有三个版本，最大版本70B的参数规模为700亿。今年4月，Meta发布Llama 3Meta，称它为“迄今为止能力最强的开源LLM”。当时推出的Llama 3有8B和70B两个版本。Meta CEO扎克伯格当时称，大版本的Llama 3将有超过4000亿参数。Meta并未透露会不会将4000亿参数规模的Llama 3开源，当时它还在接受训练。对比前代，Llama 3有了质的飞跃。Llama 2使用2万亿个 token进行训练，而训练Llama 3大版本的token超过15 万亿。Meta称，由于预训练和训练后的改进，其预训练和指令调优的模型是目前8B和70B两个参数规模的最佳模型。在训练后程序得到改进后，模型的错误拒绝率（FRR）大幅下降，一致性提高，模型响应的多样性增加。 在推理、代码生成和指令跟踪等功能方面，Llama 3相比Llama 2有极大改进，使Llama 3更易于操控。4月Meta展示，8B和70B版本的Llama 3指令调优模型在大规模多任务语言理解数据集（MMLU）、研究生水平专家推理（GPQA）、数学评测集（GSM8K）、编程多语言测试（HumanEval）等方面的测评得分都高于Mistral、谷歌的Gemma和Gemini和Anthropic的Claude 3。8B和70B版本的预训练Llama 3多种性能测评优于Mistral、Gemma、Gemini和Mixtral。当时社交媒体的网友评论称，根据基准测试，当前的Llama 3模型不完全是 GPT-4 级别的，但仍在训练中的较大尺寸的模型将达到 GPT-4 级别。英伟达高级科学家Jim Fan认为，Llama 3的推出已经脱离了技术层面的进步，更是开源模型与顶尖闭源模型可分庭抗礼的象征。从Jim Fan分享的基准测试可以看出，Llama 3 400B 的实力几乎媲美 Claude“超大杯”以及新版 GPT-4 Turbo，将成为“分水岭”，相信它将释放巨大的研究潜力，推动整个生态系统的发展，开源社区或将能用上GPT-4级别的模型。此后有消息称，研究人员尚未开始对Llama 3进行微调，还未决定Llama 3是否将是多模态模型；正式版的Llama 3将会在今年7月正式推出。不同于OpenAI等开发商，Meta致力于开源LLM，不过，这个赛道也越来越拥挤。谷歌、特斯拉CEO马斯克旗下的xAI和Mistral 等竞争对手也发布了免费的AI模型。Llama 3问世后，同在4月亮相的4800亿参数模型Arctic击败Llama 3、Mixtra，刷新了全球最大开源模型的纪录。Arctic基于全新的Dense-MoE架构设计，由一个10B的稠密Tranformer模型和128×3.66B的MoE MLP组成，并在3.5万亿个token上进行了训练。相比Llama 3 8B和Llama 2 70B，Arctic所用的训练计算资源不到它们的一半，评估指标却取得了相当的分数。 ... PC版： 手机版：

：大语言模型裁剪工具。通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪，减少模型参数量，降低显存占用，提升训练速度，并且能够保留预训练中学习到

：大语言模型裁剪工具。通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪，减少模型参数量，降低显存占用，提升训练速度，并且能够保留预训练中学习到的知识。 大语言模型(LLM, Large Language Model)犹如雨后春笋般，其虽然效果惊艳，但参数量巨大，让普通玩家望而却步。 如今的大语言模型大多为多语种大预言模型(Multilingual Large Language Model)，如LLaMA、mT5、Bloom等，其词表规模巨大，占据非常大部分的模型参数，如Bloom具有25万词表。 在训练模型时，词表权重将会消耗非常大的显存，降低训练速度，产生OOM的现象。 但在许多下游任务中，一般只会用到一两种语言，例如在中文场景中，一般只会用到中英文。 我们可以对大语言模型的词表进行裁剪，只留下所需的部分，这样不仅能够充分保留模型的预训练知识，并且能够使用更少的显卡进行下游任务的finetune，提升训练效率。 | #工具

Google 发布开源大语言模型 Gemma

Google 发布开源大语言模型 Gemma 谷歌今天宣布推出 Gemma，这是一个新的轻量级开源大语言模型系列。 现在 Gemma 2B 和 Gemma 7B 两个模型已经可用，每个尺寸都发布了经过预训练和指令调整的变体。谷歌同时提供了多项工具以便快速部署该模型，包括开箱即用的 Colab 实例，可快速部署的容器镜像，以及和其它流行开发工具的集成。 Gemma 模型也能够直接在开发人员笔记本电脑或台式计算机上运行。根据谷歌的，该模型在多个测试中超越的 Llama 2 等开源模型。这些新模型“受到 Gemini 的启发”，使用与其相似的技术，并被许可用于商业和研究用途。 此外，谷歌还发布了一个新的负责任的生成式AI工具包，以提供“使用 Gemma 创建更安全的人工智能应用程序的指导和基本工具”以及调试工具。 , ,