Мощные двуязычные языковые модели Aquila2: от 7 до 70 миллиардов параметров

 Aquila2: Advanced Bilingual Language Models Ranging from 7 to 70 Billion Parameters

“`html

Использование Aquila2: передовые двуязычные языковые модели с параметрами от 7 до 70 миллиардов

Большие языковые модели (LLM) привлекли значительное внимание благодаря своим выдающимся результатам в различных задачах, революционизируя исследовательские парадигмы. Однако процесс обучения этих моделей сталкивается с несколькими вызовами. LLM зависят от статических наборов данных и проходят длительные периоды обучения, требующие большого количества вычислительных ресурсов. Например, обучение модели LLaMA 65B заняло 21 день с использованием 2048 A100 GPU с 80 ГБ оперативной памяти. Этот метод ограничивает способность моделей адаптироваться к изменениям в составе данных или включать новую информацию. Поэтому важно разработать более эффективные и гибкие методики обучения для LLM с целью улучшения их адаптивности и снижения вычислительных затрат.

Практические решения и ценность

Исследователи из команды языковой модели и программного обеспечения в BAAI предложили серию Aquila2, ряд моделей искусственного интеллекта с размерами параметров от 7 до 70 миллиардов. Эти модели обучаются с использованием фреймворка HeuriMentor (HM), который содержит три основных компонента: (a) Адаптивный обучающий движок (ATE), (b) Монитор состояния обучения (TSM) и (c) Управляющий блок данных (DMU). Эта система улучшает мониторинг процесса обучения модели и позволяет эффективно корректировать распределение данных, делая обучение более эффективным. Фреймворк HM разработан для преодоления вызовов адаптации к изменениям в данных и включения новой информации, обеспечивая более гибкий и эффективный способ обучения LLM.

Архитектура Aquila2 включает несколько важных особенностей для улучшения ее производительности и эффективности. Токенизатор использует словарь из 100 000 слов, выбранный на основе начальных экспериментов, и применяет кодирование байт-пар для извлечения этого словаря. Обучающие данные равномерно разделены между английским и китайским, используя наборы данных Pile и WudaoCorpus. Aquila2 использует механизм группового внимания к запросу (GQA), который повышает эффективность во время вывода по сравнению с традиционным многоголовым вниманием, сохраняя при этом схожее качество. Модель использует популярный метод LLM, называемый вращающимся позиционным встраиванием (RoPE), для позиционного встраивания. RoPE объединяет преимущества относительного и абсолютного кодирования позиций для эффективного захвата шаблонов в последовательных данных.

Производительность модели Aquila2 была тщательно оценена и сравнена с другими крупными двуязычными (китайско-английскими) моделями, выпущенными до декабря 2023 года. Модели, включенные для сравнения, – Baichuan2, Qwen, LLaMA2 и InternLM, каждая из которых имеет уникальные характеристики и размеры параметров. Baichuan2 предлагает версии 7B и 13B, обученные на 2,6 триллиона токенов. Qwen представляет полную серию моделей с оптимизированными для чата версиями. LLaMA2 имеет диапазон параметров от 7B до 70B с тонкой настройкой версий для чата. InternLM показывает огромную модель с 104B параметрами, обученную на 1,6 триллиона токенов, с версиями 7B и 20B. Эти сравнения по различным наборам данных предоставляют подробный анализ возможностей Aquila2.

Модель Aquila2-34B показывает высокую производительность в различных задачах обработки естественного языка, достигая самого высокого среднего балла 68,09 в сравнительных оценках. Она хорошо справляется с задачами на английском (средний балл 68,63) и китайском (средний балл 76,56) языках. Aquila2-34B превосходит LLaMA2-70B в понимании двуязычных текстов, достигая своего лучшего результата 81,18 в задаче BUSTM. Более того, Aquila2-34B лидирует в сложной задаче HumanEval со счетом 39,02, указывающим на сильное понимание, схожее с человеческим. Оценка показывает конкурентное поле среди различных моделей, с близкими соревнованиями в задачах, таких как TNEWS и C-Eval. Эти результаты показывают необходимость тщательной оценки в различных задачах для понимания возможностей модели и продвижения в области обработки естественного языка.

В заключение, исследователи из команды языковой модели и программного обеспечения в BAAI предложили серию Aquila2, ряд двуязычных моделей с размерами параметров от 7 до 70 миллиардов. Aquila2-34B показывает превосходную производительность на 21 различном наборе данных, превосходя LLaMA-2-70B-expr и другие эталоны, даже при использовании 4-битной квантизации. Более того, разработанный исследователями фреймворк HM позволяет динамически корректировать распределение данных во время обучения, что приводит к более быстрой сходимости и улучшению качества модели. Будущие исследования включают изучение смеси экспертов и улучшение качества данных. Однако включение тестовых данных GSM8K в предварительное обучение может повлиять на достоверность результатов Aquila2, требуя осторожности в будущих сравнениях.

Посмотрите статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему 48k+ ML SubReddit

Найдите предстоящие вебинары по искусственному интеллекту здесь

Arcee AI представляет Arcee Swarm: революционная смесь агентов MoA, архитектура, вдохновленная кооперативным интеллектом, обнаруженным в самой природе

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…