大语言模型---Llama7B和Llama8B的区别；模型参数量；权重文件的不同；嵌入层权重的不同；输入序列长度的不同；应用场景

1.概要

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是由Meta开发的一系列语言模型，其中不同版本的参数量（如7B、8B等）反映了模型的规模和能力。这些版本之间的区别主要体现在以下几个方面：

2. 模型参数量

• LLaMA 7B：具有70亿个参数（7 billion parameters）。
• LLaMA 8B：具有80亿个参数（8 billion parameters）

3. 权重文件的不同

• 8B 模型的权重文件被拆分成了 4 个部分（model-00001-of-00004.safetensors 到 model-00004-of-00004.safetensors）。
• 7B 模型的权重文件只有 2 个部分（model-00001-of-00002.safetensors 和 model-00002-of-00002.safetensors）。
• 8B 模型包含 score.weight，表明它用于分类任务。
  

4. 嵌入层权重的不同

• 7B 模型支持 max_position_embeddings 达到 32000；
• 8B 模型支持 max_position_embeddings 达到 131072。

5. 输入序列长度的不同

• 7B 模型最大输入序列长度 (max_position_embeddings: 4096)
• 8B 模型支持超长的输入序列 (max_position_embeddings: 131072)

6. 应用场景

• 7B 模型：
  • 面向轻量级的NLP任务，如简单的聊天机器人、情感分析、短文生成等。
  • 非常适合边缘计算场景和低功耗设备。
• 8B 模型：
  • 支持序列分类任务，8B 模型天生适合序列建模和分类任务，可以调整为支持回归输出（连续值预测），这是8B模型常用于Reward Model的原因。
  • 可以在处理细节和准确性要求较高的任务中表现更好。

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43883448/article/details/144009807

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