LOADING STUFF...

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

AI资讯10个月前发布 shuangyan
2 0
明敏 丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

悄无声息,羊驼家族“最强版”来了!

与GPT-4持平,上下文长度达3.2万token的LLaMA 2 Long,正式登场。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

在性能上全面超越LLaMA 2。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

和竞争对手相比,在指令微调MMLU (5-shot)等测试集上,表现超过ChatGPT。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

在人类评估(human evaluation)上甚至优于10万token的Claude 2,这个话题还在Reddit上引发了讨论。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

要知道,这些对比版本中,LLaMA 2 Long使用的最大版本也只有70B,远小于其他大模型。

这让人不禁感慨:Meta确实还是有两下子的。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

也有人觉得,这才是最近Meta发布会的最大新闻啊,比Meta版ChatGPT要更令人兴奋。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

论文介绍,LLaMA 2 Long使用了4000亿token语料加持下,并进行位置编码修改。

所以LLaMA 2 Long究竟是如何诞生的?

只对位置编码进行了一个非常小的改动

与LLaMA 2相比,LLaMA 2 Long的变化并不多。

一是训练参数上,采用了高达4000亿token的数据源。

——相反,原始LLaMA 2包含多个变体,但最多的版本也只有700亿。

二是架构上,与LLaMA 2保持不变,但对位置编码进行了一个非常小的必要修改,以此完成高达3.2亿token的上下文窗口支持。

在LLaMA 2中,它的位置编码采用的是旋转编码RoPE方法。

它是目前大模型中应用最广的一种相对位置编码,通过旋转矩阵来实现位置编码的外推。

本质上来说,RoPE就是将表示单词、数字等信息的token embeddings映射到3D图表上,给出它们相对于其他token的位置——即使在旋转时也如此。

这就能够使模型产生准确且有效的响应,并且比其他方法需要的信息更少,因此占用的计算存储也更小。

在此,Meta的研究人员通过对70亿规模的LLaMA 2进行实验,确定了LLaMA 2中的RoPE方法的一个关键限制

即,阻止注意力模块聚集远处token的信息。

为此,Meta想出了一个非常简单的破解办法:

减少每个维度的旋转角度

具体而言就是将超参数“基频(base frequency) b”从10000增加到500000。

这一改动立刻奏效,缩小了RoPE对远端token的衰减效应,并且在扩展LLAMA的上下文长度上优于一项类似的名为“位置插值”的方法(如下图所示,RoPE PI,衰减效果较为“隐含”)

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

Ps. 图中RoPE表示基线方法,RoPE ABF为Meta此次发明的新方法,xPos是另一种应用了该方法的旋转编码变体。

一个问题是,通过上面这个可视化结果,Meta观察到RoPE在长程区域出现了较大的“振荡”,这对于语言建模来说可能不是个好消息。

不过,通过报告几种方法在长序列困惑度和FIRST-SENTENCE-RETRIEVAL两个任务上的表现来看,问题不大。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

而且,尤其在后者任务上,他们提出的RoPE ABF是唯一一个可以始终保持性能的变体。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

在附录中,Meta还通过可视化为螺旋图这一非常有趣的方式,将RoPE ABF与RoPE PI的差异进行了理论分析。

结果是,与RoPE PI相比,RoPE ABF的优势主要体现在它能以更大的粒度分配嵌入向量(the embedded vectors),从而使模型更容易区分位置。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

此外,他们还观察到,嵌入向量之间的相对距离既对RoPE PI的关键参数有线性依赖性,也对RoPE ABF的关键参数也有对数依赖性。

这也就是为什么我们可以很容易地对基频这一超参数“下手”。

最终,LLaMA 2 Long凭借着这一改动,达成了3.2万的上下文token,并通过长下文连续预训练的共同作用,获得了开头所示的好成绩:

除了全面超越LLaMA 2、在特定任务上超越Claude 2和ChatGPT,Meta也给出了它和一些开源长下文模型的对比。

结果也相当不赖。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

One More Thing

值得一提的是,这个最新的版本,是用LLaMA2生成的文本内容来进行训练的。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

官方会不会正式发布这一版本,现在还没有更明确的消息,模型的网址也还没有找到。

不过已经有人提前兴奋起来了:

这对可商用微调大模型来说太有用了!

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

而在此之前,已经有非官方版本实现了3.2万token上下文,也是开源可商用。

“长颈鹿(Giraffe)”基于13B版本的LLaMA2打造。

研究团队提出了一种称为“截断(truncation)”的方法,对原始RoPE编码进行变换。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

llama-2-7b-32k-instruct也可以支持3.2万上下文,模型规模是7B。

论文:
https://arxiv.org/pdf/2309.16039.pdf

参考链接:
[1]
https://venturebeat.com/ai/meta-quietly-releases-llama-2-long-ai-that-outperforms-gpt-3-5-and-claude-2-on-some-tasks/
[2]https://twitter.com/_akhaliq/status/1707569241191285207
[3]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/16v0onb/meta_has_released_a_new_paper_llama_2_long_beats/
[4]https://news.ycombinator.com/item?id=37698604

「AIGC+垂直领域社群」

招募中!

欢迎关注AIGC的伙伴们加入AIGC+垂直领域社群,一起学习、探索、创新AIGC!

请备注您想加入的垂直领域「教育」或「广告营销」,加入AIGC人才社群请备注「人才」&「姓名-公司-职位」。

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

 

点这里?关注我,记得标星哦~

一键三连「分享」、「点赞」和「在看」

科技前沿进展日日相见 ~ 

最强LLaMA突然来袭!只改一个超参数,实现上下文3.2万token,多个任务打败ChatGPT、Claude 2

© 版权声明

相关文章