LLAMA-3.1-STORM-8B: Le 8B LLM surpasse Meta et Hermès

LLAMA 3.1 Storm 8b: une percée dans des modèles de langage efficaces

La poursuite de modèles de langage efficaces et précises a conduit au développement de la tempête 8b de LLAMA 3.1, une progression importante dans la catégorie du modèle de paramètres de 8 milliards. Cette version raffinée de l'instruction LLAMA 3.1 8B de Meta a des capacités de conversation et de fonctionnement améliorées, obtenues grâce à un processus rigoureux de raffinement des données et de techniques de formation innovantes.

Cet article plonge dans les méthodes derrière la performance supérieure de Llama 3.1 Storm 8b, la comparant à ses prédécesseurs, notamment Hermes Llama 3.1 et Llama 3.1 8b GGUF. Nous explorerons les caractéristiques clés et comment utiliser ce modèle de langue puissant mais respectueux des ressources.

Table des matières:

• Comprendre Llama 3.1 Storm 8b
• Avantages clés de Llama 3.1 Storm 8b
• Modèles de tempête 8b disponibles disponibles
• Le processus de développement:
  • Auto -Cure de données
  • Le réglage fin supervisé ciblé
  • Fusion de modèles
• L'impact de l'autodécour et de la fusion du modèle
• Mise en œuvre de Llama 3.1 Storm 8b:
  • Méthode 1: Utilisation du pipeline Transformers
  • Méthode 2: Utilisation du modèle, du tokenizer et model.generate

Qu'est-ce que Llama 3.1 Storm 8b?

LLAMA 3.1 Storm 8B s'appuie sur les fondements de l'instruction LLAMA 3.1 8B, améliorant considérablement les capacités de conversation et les fonctions de fonction dans la contrainte du modèle de paramètre 8B. Les résultats de référence démontrent des gains substantiels dans l'enseignement suivant, répondant aux questions, raisonnement, réduction des hallucinations et appels de fonction. Cela en fait une option attrayante pour les développeurs avec des ressources informatiques limitées. Comparé à Hermes-3-Llama-3.1-8b, LLAMA 3.1 Storm 8B le dépasse dans 7 des 9 repères.

Llama 3.1 Storm 8b Avantages:

(L'image ci-dessus illustre les améliorations des performances par rapport à Llama 3.1 8b Instruct.)

LLAMA 3.1 Variantes du modèle Storm 8B:

1. LLAMA 3.1 Storm 8b: le modèle primaire et affiné.
2. LLAMA 3.1 Storm 8B FP8 Dynamic: une version optimisée utilisant la quantification FP8 pour une empreinte mémoire réduite et des exigences de stockage (réduction d'environ 50%).
3. LLAMA 3.1 Storm 8B GGUF: Une version qualifiée GGUF compatible avec llama.cpp.

La méthodologie de développement:

La performance supérieure de Llama 3.1 Storm 8b est le résultat d'une approche à trois volets:

Auto-confrontation: Cela impliquait de sélectionner des exemples de formation de haute qualité à partir de cinq ensembles de données open source (The-Tome, Agent-Data, Magpie-Llama-3.1-Pro-300K filtrés, OpenHermes_200k_unfiltered, LLAMA-3-MAGPIE-PO-100K-SML) en utilisant l'instructeur LLAMA 3.1 8B pour évaluer leur valeur et leur difficulté éducative. Cela a abouti à un ensemble de données organisé d'environ 975 000 exemples.

Le réglage fin supervisé ciblé: l'ensemble de données organisé a été utilisé pour affiner le modèle en utilisant la méthode du spectre, qui accélère la formation en se concentrant sur des couches de rapport signal / bruit élevées.

Fusion du modèle: Le modèle affiné a ensuite été fusionné avec le modèle de LLAMA Spark (un dérivé de l'instructeur LLAMA 3.1 8B) en utilisant SLERP (interpolation linéaire sphérique) pour combiner les forces des deux.

Impact de l'autosuffisance et de la fusion du modèle:

(Ce chiffre montre les gains de performance obtenus grâce à l'autodécour et à la fusion du modèle.)

Utilisation de Llama 3.1 Storm 8b:

Deux méthodes sont détaillées ci-dessous pour intégrer LLAMA 3.1 Storm 8b dans vos projets:

Méthode 1: Pipeline Transformers:

Cette méthode exploite la bibliothèque transformers Face Hugging Face pour une approche rationalisée. Des exemples de code sont fournis pour l'installation, le chargement du modèle, la préparation d'invite et la génération de sortie.

Méthode 2: Modèle, Tokenizer et model.generate API GENERATER:

Cette méthode offre un contrôle plus granulaire sur les paramètres du modèle. Les extraits de code illustrent le chargement du modèle et du tokenizer, de la mise en forme rapide et de la génération de réponses à l'aide de l'API model.generate .

Conclusion:

LLAMA 3.1 Storm 8B présente une réalisation remarquable dans la création de modèles de langage efficaces et puissants. Ses techniques de formation innovantes démontrent que les petits modèles peuvent atteindre des performances de pointe, élargissant les possibilités de recherche et d'applications d'IA. La disponibilité de différents formats de modèle (BF16, FP8, GGUF) garantit une large accessibilité et des capacités d'intégration.

Questions fréquemment posées:

• Q1. Qu'est-ce que Llama 3.1 Storm 8b? A1. Il s'agit d'un modèle de langage de paramètres amélioré de 8 milliards construit sur l'instruction LLAMA 3.1 8B de Meta, améliorant les capacités conversationnelles et appelant les fonctions.

• Q2. Comment se compare-t-il à d'autres modèles? A2. Il surpasse considérablement ses prédécesseurs dans divers repères, démontrant des performances améliorées dans plusieurs domaines clés.

• Q3. Quelles techniques ont été utilisées dans sa création? A3. Auto-confrontation des données de formation, réglage fin supervisé à l'aide du spectre et fusion du modèle avec Slerp.

• Q4. Comment les développeurs peuvent-ils l'utiliser? A4. Grâce à des bibliothèques comme transformers et VLLM, offrant une flexibilité dans l'intégration et le déploiement.

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