Як точно налаштувати альтернативу ChatGPT AI з відкритим кодом Llama 2 Meta

Meta піднімає планку в області штучного інтелекту, представляючи останню версію Llama, моделі мови з відкритим кодом. Його останній випуск, Llama 2, пропонує суттєве оновлення, надаючи користувачам повний набір інструментів для стимулювання інновацій і розширення меж їхніх цифрових творінь. Давайте зануримося в видатні функції Llama 2 і дізнаємося, як налаштувати цю сучасну модель.

Llama 2, створена здебільшого за допомогою широкого спектру загальнодоступних онлайн-ресурсів, вирізняється своєю неймовірною майстерністю та розширеними можливостями. Удосконалена модель Llama-2-chat є продуктом інтеграції загальнодоступних освітніх даних і понад мільйона людських анотацій. Цей ретельний підхід призвів до того, що моделі Llama 2 мають удвічі більшу довжину контексту, ніж Llama 1, із вражаючою навчальною базою у 2000 мільярдів токенів.

Здатність Llama 2 перевершити інші мовні моделі з відкритим вихідним кодом за багатьма зовнішніми критеріями, включно з кодуванням, міркуваннями, тестами на навички та знання, є свідченням її продуктивності найвищого рівня.

Навчання моделі кота Лама-2 — це складний процес, що ґрунтується на поєднанні кількох технологічних стратегій. Спочатку Llama 2 використовує загальнодоступні онлайн-дані для попереднього навчання, після чого виконується контрольована точна настройка для створення початкової версії Llama-2-chat. Потім модель ітеративно уточнюється за допомогою навчання з підкріпленням із зворотного зв’язку людини (RLHF) з використанням таких методів, як вибірка відхилень і оптимізація проксимальної політики (PPO).

Коли ви завантажуєте модель Llama 2, ваш пакет міститиме наступне: код моделі, вагу моделі, файл README (посібник користувача), посібник із відповідального використання, ліцензію, політику прийнятного використання та картку моделі.

Однією з головних привабливостей Llama 2 є її потенціал тонкого налаштування. Доступний вичерпний навчальний посібник, який розповідає користувачам про те, як точно налаштувати модель Llama 2 за допомогою квантованої низькорангової апроксимації (QLoRA), а потім завантажити модель у центр моделей Hugging Face.

Наприклад, вбудований посібник нижче демонструє цей процес із використанням французького набору даних, що дозволяє моделі Llama 2 генерувати французький текст. Це передбачає вдосконалення моделі за допомогою французьких цитат, процес, натхненний підручником Hugging Face, який зменшує точність моделі та вимоги до пам’яті за допомогою QLoRA.

У цьому прикладі підручника для точного налаштування моделі Llama 2 потрібен Google Colab, корисний інструмент, який дозволяє використовувати менше 15 ГБ пам’яті завдяки квантованій моделі. Він також передбачає використання чотирьох основних бібліотек: Accelerate, PiFT, Transformers і Datasets. Крім того, ваги та зміщення використовуються для 4-бітного квантування та моніторингу процесу навчання.

Перегляньте це відео на YouTube.

Набір даних, доступний у центрі моделей Hugging Face, містить підказки та відформатовані відповіді для навчання моделі. Протягом усього процесу навчання важливо стежити за конвергенцією, передбачаючи, що втрати навчання з часом зменшаться. Наприкінці навчання модель можна зберегти та використовувати для генерації тексту. У відео вище також дізнайтеся, як автентифікувати блокнот за допомогою центру шаблонів Hugging Face і завантажити шаблон для подальшого використання.

Тонке налаштування моделі Llama 2 розширює її можливості, дозволяючи їй ефективніше вирішувати різноманітні завдання. Це дозволяє окремим особам, творцям, дослідникам і компаніям експериментувати, впроваджувати інновації та відповідально розвивати свої ідеї. Незалежно від того, новачок ви в грі чи досвідчений професіонал, знайдіть час, щоб навчитися відшліфовувати Llama 2, безумовно, ви покращите...