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LLaMA2訓練微調(diào)推理,針對700億版本,訓練加速195%,同時能基于云平臺實現(xiàn)無代碼訓練有個性私有化模型,并一鍵部署。LLaMA2的預訓練,預料大部分都來自于英文通用知識,如果僅僅只是使用微調(diào),只能夠提升以及注入的領域知識我多語言能力也非常有限,并且也只能夠以私有化的形式保存下來。
針對這個問題,推出以低成本預訓練、繼續(xù)預訓練以及微調(diào)的方式,對于大模型系列做相關的調(diào)整,結(jié)合高質(zhì)量私有化業(yè)務數(shù)據(jù)積累,能夠有效的幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本。Colossal-AI開源了針對LLaMA2的全流程方案,并且具備極高的可拓展性。從70億到700億的參數(shù)模型,以及從8卡到512卡都能夠保持更好的性能,在利用率方面也處于當前行業(yè)當中排名較靠前的地位。
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