Llama-3.1-STORM-8B：8B LLM優於元和愛馬仕

Llama 3.1風暴8b：有效語言模型的突破

追求高效，準確的語言模型導致了Llama 3.1 Storm 8b的發展，這是80億個參數模型類別的顯著進步。 Meta的Llama 3.1 8B的精緻版本指示具有增強的對話和功能稱呼功能，通過嚴格的數據完善和創新培訓技術實現。

本文深入研究了Llama 3.1 Storm 8b的出色表現的方法，並將其與其前輩進行了比較，其中包括愛馬仕Llama 3.1和Llama 3.1 8B GGGUF。我們將探討關鍵功能以及如何利用這種強大但對資源友好的語言模型。

目錄：

• 了解駱駝3.1風暴8b
• Llama 3.1風暴8b的關鍵優勢
• 可用的美洲駝3.1風暴8B型號
• 開發過程：
  • 數據自我策略
  • 有針對性的監督微調
  • 模型合併
• 自我策略和模型合併的影響
• 實施美洲駝3.1風暴8b：
  • 方法1：利用變壓器管道
  • 方法2：採用模型，令牌和model.generate 。

什麼是Llama 3.1風暴8b？

Llama 3.1 Storm 8b建立在Llama 3.1 8b指示的基礎上，從而在8b參數模型約束中顯著提高了對話能力和功能呼叫。基準結果表明，在以下教學，基於知識的問題答案，推理，減少幻覺和功能調用方面取得了可觀的收益。對於具有有限計算資源的開發人員來說，這是一個有吸引力的選擇。與Hermes-3-llama-3.1-8B相比，Llama 3.1 Storm 8B在9個基準中的7個中超過了它。

Llama 3.1風暴8b優勢：

（上圖說明了美洲駝的性能改進3.1 8b指令。）

Llama 3.1 Storm 8B模型變體：

1. Llama 3.1風暴8b：主要的，微調的模型。
2. Llama 3.1風暴8b FP8動態：使用FP8量化的優化版本，用於減少存儲器足跡和存儲要求（大約減少50％）。
3. Llama 3.1 Storm 8B GGUF： GGUF定量版本與Llama.cpp兼容。

發展方法：

Llama 3.1風暴8b的出色表現是三管齊下的方法的結果：

自我策略：這涉及從五個開源數據集中選擇高質量的培訓示例（The-Tome，Agent-Data，Magpie-3.1-3.1-Pro-300K濾波器，OpenHermes_200K_200K_UNFILTERED，LLAMA-3-MAGPIE-PO-100K-SML）使用LLAMA 3.1 8B 3.1 8B來評估他們的教育和難以評估他們的教育價值和困難。這導致了大約975,000個示例的精選數據集。

有針對性的監督微調：策展數據集用於使用Spectrum方法來微調模型，該方法通過專注於高信噪比層來加速訓練。

模型合併：然後，使用SLERP（球形線性插值）將微調模型與Llama Spark模型（Llama 3.1 8b指示衍生物）合併，以結合兩者的強度。

自我策略和模型合併的影響：

（該數字證明了通過自我策略和模型合併實現的績效收益。）

利用美洲駝3.1風暴8b：

下面詳細介紹了將Llama 3.1 Storm 8b整合到您的項目中的兩種方法：

方法1：變形金剛管道：

該方法利用擁抱面孔transformers庫進行流線型方法。提供了代碼示例，用於安裝，型號加載，及時準備和輸出生成。

方法2：模型，令牌和model.generate API：

此方法對模型參數提供了更詳細的控制。代碼片段說明了加載模型和令牌的加載，及時格式化並使用model.generate API生成響應。

結論：

Llama 3.1 Storm 8b在創建高效和強大的語言模型方面展示了一個非凡的成就。它的創新培訓技術表明，較小的模型可以實現最先進的性能，從而擴大了AI研究和應用的可能性。不同模型格式的可用性（BF16，FP8，GGUF）確保了廣泛的可訪問性和集成功能。

常見問題：

• Q1。什麼是Llama 3.1風暴8b？ A1。這是建立在Meta的Llama 3.1 8B指令上的增強的80億個參數語言模型，從而提高了對話和功能呼叫能力。

• Q2。與其他型號相比如何？ A2。它在各種基準測試中的表現大大優於其前任，這表明了多個關鍵領域的性能提高。

• Q3。創作中使用了哪些技術？ A3。訓練數據的自我策略，使用頻譜進行定向監督的微調以及與SLERP合併的模型。

• Q4。開發人員如何使用它？ A4。通過transformers和VLLM等庫，提供集成和部署的靈活性。

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