llama3-gradient

该模型将 LLama-3 8B 的上下文长度从 8k 扩展到 > 1040K，由 Gradient 开发，由 Crusoe Energy 提供计算支持。它证明了 SOTA LLM 可以通过适当调整 RoPE theta，在少量训练的情况下学习在长上下文上运行。我们为此阶段训练了 8.3 亿个令牌，所有阶段总共训练了 14 亿个令牌，这不到 Llama-3 原有预训练数据的 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的内存（100GB 以上）。

要扩展上下文窗口（例如，扩展到 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