#OpenLLaMA

OpenLLaMA是一个开源项目，旨在复现LLaMA大型语言模型。它基于Apache 2.0许可，提供了7B和3B模型（1万亿标记训练）以及13B模型预览版（6000亿标记训练）。项目发布了PyTorch和JAX格式的预训练权重，并与原始LLaMA进行了性能对比。OpenLLaMA使用RedPajama数据集训练，整体性能与LLaMA和GPT-J相当，部分任务表现更佳。

OpenLLaMA是一个复现Meta AI的LLaMA大型语言模型的开源项目。它提供3B、7B和13B三种规模的模型，使用开源数据集训练了1万亿个标记。该项目采用与原始LLaMA相同的预处理和训练参数，在多项评估中表现出色。OpenLLaMA提供PyTorch和JAX格式的预训练权重，遵循Apache 2.0许可证发布。

OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型，旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型，以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练，在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重，支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。

OpenLLaMA项目发布了开放许可的LLaMA模型复刻，包括3B、7B和13B模型，使用多种数据集进行训练。项目提供了PyTorch和JAX格式的模型权重，能替代原始LLaMA模型，适用于多种应用场景。模型在多任务测试中表现优异，部分任务超过原始模型。用户可通过Hugging Face平台加载模型，建议暂时避免使用快速分词器。项目旨在提升高效语言模型研究，为AI社区提供共享资源。