- Сообщения
- 918
- Реакции
- 8
Создатели модели Lama 2 сделали значительный шаг вперед, улучшив набор обучающих данных, существенно увеличив его чистоту и объем до впечатляющих 2 триллионов токенов. Кроме того, они внесли важные улучшения в архитектуру модели, внедрив более быстрое внимание к сгруппированным запросам. В результате контекст модели расширился до 4 тысяч токенов. Процесс обучения состоял из нескольких этапов, включая предварительную подготовку, контрольную настройку и обучение с подкреплением.
Примечательным открытием в ходе этой работы стало то, что обучение с подкреплением (RL) не только влияет на калибровку вероятностей, как подчеркивают исследователи OpenAI, но также эффективно регулирует температуру модели. Этот баланс между фактической точностью и творческим подходом зависит от входных данных, что делает модель более гибкой и универсальной.
Чрезвычайно важным является тот факт, что обновление Llama-2 доступно с открытым исходным кодом по лицензии, разрешающей коммерческое использование. Это обеспечивает более широкий доступ и использование достижений модели.