想要了解谷歌 Gemma 与 Llama 2、Mistral 有哪些异同吗?这篇文章值得一读。
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首先是词汇量大,Gemma 词汇量达到 256000 个单词,相比之下,Llama 的词汇量为 32000 个单词; 其次是训练数据集达 6 万亿 token,作为对比,Llama 仅接受了其中三分之一的训练。
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归一化位置。谷歌对每个 transformer 子层的输入和输出进行归一化,这与单独归一化输入或输出的标准做法不同。谷歌使用 RMSNorm 作为归一化层。
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想要了解谷歌 Gemma 与 Llama 2、Mistral 有哪些异同吗?这篇文章值得一读。
归一化位置。谷歌对每个 transformer 子层的输入和输出进行归一化,这与单独归一化输入或输出的标准做法不同。谷歌使用 RMSNorm 作为归一化层。
在 计算网络中, 一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入的集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到"开"(1)或"关"(0)输出的数字网络激活函数。这与神经网络中的线性感知机的行为类似。 一种函数(例如 ReLU 或 S 型函数),用于对上一层的所有输入求加权和,然后生成一个输出值(通常为非线性值),并将其传递给下一层。
线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。
机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。
一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。