Llama-3.1-STORM-8B：8B LLM优于元和爱马仕

Llama 3.1风暴8b：有效语言模型的突破

追求高效，准确的语言模型导致了Llama 3.1 Storm 8b的发展，这是80亿个参数模型类别的显着进步。 Meta的Llama 3.1 8B的精致版本指示具有增强的对话和功能称呼功能，通过严格的数据完善和创新培训技术实现。

本文深入研究了Llama 3.1 Storm 8b的出色表现的方法，并将其与其前辈进行了比较，其中包括爱马仕Llama 3.1和Llama 3.1 8B GGGUF。我们将探讨关键功能以及如何利用这种强大但对资源友好的语言模型。

目录：

• 了解骆驼3.1风暴8b
• Llama 3.1风暴8b的关键优势
• 可用的美洲驼3.1风暴8B型号
• 开发过程：
  • 数据自我策略
  • 有针对性的监督微调
  • 模型合并
• 自我策略和模型合并的影响
• 实施美洲驼3.1风暴8b：
  • 方法1：利用变压器管道
  • 方法2：采用模型，令牌和model.generate 。

什么是Llama 3.1风暴8b？

Llama 3.1 Storm 8b建立在Llama 3.1 8b指示的基础上，从而在8b参数模型约束中显着提高了对话能力和功能呼叫。基准结果表明，在以下教学，基于知识的问题答案，推理，减少幻觉和功能调用方面取得了可观的收益。对于具有有限计算资源的开发人员来说，这是一个有吸引力的选择。与Hermes-3-llama-3.1-8B相比，Llama 3.1 Storm 8B在9个基准中的7个中超过了它。

Llama 3.1风暴8b优势：

（上图说明了美洲驼的性能改进3.1 8b指令。）

Llama 3.1 Storm 8B模型变体：

1. Llama 3.1风暴8b：主要的，微调的模型。
2. Llama 3.1风暴8b FP8动态：使用FP8量化的优化版本，用于减少存储器足迹和存储要求（大约减少50％）。
3. Llama 3.1 Storm 8B GGUF： GGUF定量版本与Llama.cpp兼容。

发展方法：

Llama 3.1风暴8b的出色表现是三管齐下的方法的结果：

自我策略：这涉及从五个开源数据集中选择高质量的培训示例（The-Tome，Agent-Data，Magpie-3.1-3.1-Pro-300K滤波器，OpenHermes_200K_200K_UNFILTERED，LLAMA-3-MAGPIE-PO-100K-SML）使用LLAMA 3.1 8B 3.1 8B来评估他们的教育和难以评估他们的教育价值和困难。这导致了大约975,000个示例的精选数据集。

有针对性的监督微调：策展数据集用于使用Spectrum方法来微调模型，该方法通过专注于高信噪比层来加速训练。

模型合并：然后，使用SLERP（球形线性插值）将微调模型与Llama Spark模型（Llama 3.1 8b指示衍生物）合并，以结合两者的强度。

自我策略和模型合并的影响：

（该数字证明了通过自我策略和模型合并实现的绩效收益。）

利用美洲驼3.1风暴8b：

下面详细介绍了将Llama 3.1 Storm 8b整合到您的项目中的两种方法：

方法1：变形金刚管道：

该方法利用拥抱面孔transformers库进行流线型方法。提供了代码示例，用于安装，型号加载，及时准备和输出生成。

方法2：模型，令牌和model.generate API：

此方法对模型参数提供了更详细的控制。代码片段说明了加载模型和令牌的加载，及时格式化并使用model.generate API生成响应。

结论：

Llama 3.1 Storm 8b在创建高效和强大的语言模型方面展示了一个非凡的成就。它的创新培训技术表明，较小的模型可以实现最先进的性能，从而扩大了AI研究和应用的可能性。不同模型格式的可用性（BF16，FP8，GGUF）确保了广泛的可访问性和集成功能。

常见问题：

• Q1。什么是Llama 3.1风暴8b？ A1。这是建立在Meta的Llama 3.1 8B指令上的增强的80亿个参数语言模型，从而提高了对话和功能呼叫能力。

• Q2。与其他型号相比如何？ A2。它在各种基准测试中的表现大大优于其前任，这表明了多个关键领域的性能提高。

• Q3。创作中使用了哪些技术？ A3。训练数据的自我策略，使用频谱进行定向监督的微调以及与SLERP合并的模型。

• Q4。开发人员如何使用它？ A4。通过transformers和VLLM等库，提供集成和部署的灵活性。

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