更新于 6 个月前
6 个月前
778b4e9deda3 · 6.1GB
模型
架构llama
·
参数8.03B
·
量化Q5_1
6.1GB
参数
{"num_keep":24,"stop":["\u003c|start_header_id|\u003e","\u003c|end_header_id|\u003e","\u003c|eot_id|
110B
模板
{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|> {{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .P
254B
许可证
META LLAMA 3 社区许可协议 Meta Llama 3 版本 发布日期:2024 年 4 月 18 日 “同意
12kB
自述文件
该模型由 Gradient 开发,由 Crusoe Energy 提供计算支持,将 LLama-3 8B 的上下文长度从 8k 扩展到 > 1040K。它表明 SOTA LLM 可以通过适当调整 RoPE theta 在最小训练的情况下学习在长上下文中运行。我们在这个阶段训练了 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 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,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