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 提供计算资源支持,将 LLama-3 8B 的上下文长度从 8k 扩展到 > 1040K。它证明了 SOTA LLM 通过适当调整 RoPE theta 可以学会在长上下文上运行,并且只需进行最少的训练。我们在本阶段对 8.3 亿个 token 进行了训练,在所有阶段共训练了 14 亿个 token,这不到 Llama-3 原始预训练数据的 0.01%。

大型上下文窗口

注意:使用 256k 上下文窗口需要至少 64GB 的内存。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

网站

Hugging Face