此模型将 LLama-3 8B 的上下文长度从 8k 扩展到 > 1040K，由 Gradient 开发，由 Crusoe Energy 赞助计算。 它证明了 SOTA LLM 可以通过适当调整 RoPE theta，以最少的训练来学习在长上下文中运行。 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 < Llama-3 原始预训练数据的 0.01%。

大上下文窗口

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（100GB+）。

要扩展上下文窗口（例如扩展到 256k），请使用

_API

curl https://#: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