LLMs模型速览下(BLOOM、 FLAN、LLaMA、Alpaca)

发布网友发布时间：2024-08-18 14:11

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热心网友时间：2024-09-08 12:29

LLMs模型展示了多语言和指令微调的强大能力。BLOOM，由Google AI开发，是一个1760亿参数的多语言模型，通过在包含多种语言和编程语言的数据中训练，展现出卓越的性能。它的目标不仅是提供一个高性能模型，还记录了开发过程，促进了技术的开放。BLOOM采用因果解码器结构，并进行了AIBI位置编码和层归一化的改进，展示了在SuperGLUE和HELM基准上的优秀表现。

FLAN，由Google发布，是基于指令的微调模型，通过在大量任务上进行微调，显著提高了语言模型的泛化能力，使得一个模型能处理多种NLP任务，被称为"one model for ALL tasks"。Flan-T5在规模和任务多样性上都有显著提升，且在不同评估场景中展现出了优越的性能。

LLaMA系列，如LLaMA、Alpaca，关注模型大小和数据训练的关系，通过优化训练策略，如在更多的数据上训练，实现高性能但成本更低的模型。LLaMA模型通过Transformer decoder结构进行了改进，并且通过指令微调进一步增强了性能。Alpaca是一个7B参数的低成本模型，经过指令跟踪微调，表现出与GPT-3.5相当的能力。

总的来说，这些模型展示了在多语言、指令理解和性能优化上的进展，为语言模型的开发和应用提供了新的可能性，同时也强调了数据质量和训练方法对模型性能的关键作用。