该模型将 LLama-3 8B 的上下文长度从 8k 扩展到超过 100 万个 Token。

8b 70b

89.5K 6 个月前

自述文件

该模型由 Gradient 开发,由 Crusoe Energy 的计算资源赞助,将 LLama-3 8B 的上下文长度从 8k 扩展到 > 1040K。它表明通过适当调整 RoPE theta,SOTA LLM 可以学习在较长上下文上运行,而只需进行最少训练。我们在这个阶段训练了 8.3 亿个 Token,所有阶段总共训练了 14 亿个 Token,这不到 LLama-3 原版预训练数据的 0.01%。

大型上下文窗口

注意:使用 256k 上下文窗口需要至少 64GB 内存。使用 1M+ 上下文窗口需要更多内存 (100GB+)。

要扩展上下文窗口(例如到 256k),请使用

API

curl https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3-gradient",
  "prompt": "Why is the sky blue?",
  "options": {
    "num_ctx": 256000
  }
}'

CLI

ollama run llama3-gradient
>>> /set parameter num_ctx 256000

参考资料

网站

Hugging Face