悄无声息,羊驼家族“最强版”来了!
与GPT-4持平,上下文长度达3.2万token的LLaMA 2 Long,正式登场。
在性能上全面超越LLaMA 2。
和竞争对手相比,在指令微调MMLU (5-shot)等测试集上,表现超过ChatGPT。
在人类评估(human evaluation)上甚至优于10万token的Claude 2,这个话题还在Reddit上引发了讨论。
要知道,这些对比版本中,LLaMA 2 Long使用的最大版本也只有70B,远小于其他大模型。
这让人不禁感慨:Meta确实还是有两下子的。
也有人觉得,这才是最近Meta发布会的最大新闻啊,比Meta版ChatGPT要更令人兴奋。
论文介绍,LLaMA 2 Long使用了4000亿token语料加持下,并进行位置编码修改。
所以LLaMA 2 Long究竟是如何诞生的?
只对位置编码进行了一个非常小的改动
与LLaMA 2相比,LLaMA 2 Long的变化并不多。
一是训练参数上,采用了高达4000亿token的数据源。
——相反,原始LLaMA 2包含多个变体,但最多的版本也只有700亿。
二是架构上,与LLaMA 2保持不变,但对位置编码进行了一个非常小的必要修改,以此完成高达3.2亿token的上下文窗口支持。
在LLaMA 2中,它的位置编码采用的是旋转编码RoPE方法。
它是目前大模型中应用最广的一种相对位置编码,通过旋转矩阵来实现位置编码的外推。
本质上来说,RoPE就是将表示单词、数字等信息的token embeddings映射到3D图表上,给出它们相对于其他token的位置——即使在旋转时也如此。
这就能够使模型产生准确且有效的响应,并且比其他方法需要的信息更少,因此占用的计算存储也更小。
在此,Meta的研究人员通过对70亿规模的LLaMA 2进行实验,确定了LLaMA 2中的RoPE方法的一个关键限制:
即,阻止注意力模块聚集远处token的信息。
为此,Meta想出了一个非常简单的破解办法:
减少每个维度的旋转角度。
具体而言就是将超参数“基频(base frequency) b”从10000增加到500000。
这一改动立刻奏效,缩小了RoPE对远端token的衰减效应,并且在扩展LLAMA的上下文长度上优于一项类似的名为“位置插值”的方法(如下图所示,RoPE PI,衰减效果较为“隐含”)。
Ps. 图中RoPE表示基线方法,RoPE ABF为Meta此次发明的新方法,xPos是另一种应用了该方法的旋转编码变体。
一个问题是,通过上面这个可视化结果,Meta观察到RoPE在长程区域出现了较大的“振荡”,这对于语言建模来说可能不是个好消息。
不过,通过报告几种方法在长序列困惑度和FIRST-SENTENCE-RETRIEVAL两个任务上的表现来看,问题不大。
而且,尤其在后者任务上,他们提出的RoPE ABF是唯一一个可以始终保持性能的变体。
在附录中,Meta还通过可视化为螺旋图这一非常有趣的方式,将RoPE ABF与RoPE PI的差异进行了理论分析。
结果是,与RoPE PI相比,RoPE ABF的优势主要体现在它能以更大的粒度分配嵌入向量(the embedded vectors),从而使模型更容易区分位置。
此外,他们还观察到,嵌入向量之间的相对距离既对RoPE PI的关键参数有线性依赖性,也对RoPE ABF的关键参数也有对数依赖性。
这也就是为什么我们可以很容易地对基频这一超参数“下手”。
最终,LLaMA 2 Long凭借着这一改动,达成了3.2万的上下文token,并通过长下文连续预训练的共同作用,获得了开头所示的好成绩:
除了全面超越LLaMA 2、在特定任务上超越Claude 2和ChatGPT,Meta也给出了它和一些开源长下文模型的对比。
结果也相当不赖。
One More Thing
值得一提的是,这个最新的版本,是用LLaMA2生成的文本内容来进行训练的。
官方会不会正式发布这一版本,现在还没有更明确的消息,模型的网址也还没有找到。
不过已经有人提前兴奋起来了:
这对可商用微调大模型来说太有用了!
而在此之前,已经有非官方版本实现了3.2万token上下文,也是开源可商用。
“长颈鹿(Giraffe)”基于13B版本的LLaMA2打造。
研究团队提出了一种称为“截断(truncation)”的方法,对原始RoPE编码进行变换。