Solar-10.7B 미세 조정 모델 자습서

Solar-10.7B : 매우 효율적인 대형 언어 모델로의 깊은 다이빙 . Solar-10.7b 프로젝트는 LLM (Large Language Model) 개발에서 상당한 발전을 나타냅니다. 이 기사는 혁신적인 스케일링 접근 방식, 성능 벤치 마크, 실제 사용 및 잠재적 응용 프로그램을 탐색하면서 그 한계를 인정합니다. Solar-10.7b 이해 USTAGE AI가 한국에서 개발 한 Solar-10.7b는 LLAMA-2 아키텍처를 기반으로 한 10.7 억 개의 매개 변수 모델입니다. 놀랍게도, Mixtral 8x7b를 포함하여 상당히 큰 매개 변수 수로 다른 LLM을 능가합니다. llama-2에 대한 포괄적 인 이해는이 모델을 미세 조정하는 방법 가이드를 참조하십시오. 미세 조정 된 버전 인 태양열 -10.7b 강의 변형은 복잡한 지침에 탁월합니다. 이것은 특정 작업을 위해 LLM을 맞춤화하기위한 미세 조정의 힘을 강조합니다. Solar-10.7b의 핵심 혁신은 아래에 자세히 설명 된 깊이 업 스케일링 (DUS) 방법입니다. 깊이 상향 스케일링 : 소설 스케일링 기술

dus는 계산 리소스의 비례 증가없이 모델의 깊이를 증가시킬 수 있습니다. 이것은 효율성과 성능을 모두 향상시킵니다. 이 방법은 Mistral 7b weights, Llama 2 프레임 워크 및 연속 사전 훈련의 세 가지 주요 구성 요소에 의존합니다.

n = 32, s = 48 및 m = 8에 대한 깊이 상향 스케일링 그림. 2 단계 프로세스는 깊이 스케일링과 계속 사전 훈련을 결합합니다. (출처)

프로세스는 다음과 같습니다

기본 모델 : a 32 층 Llama 2 모델 MISTRAL 7B 가중치로 초기화되었습니다. 깊이 스케일링 :

기본 모델은 복제, 두 카피에서 레이어를 제거하고 원하는 레이어 수를 달성하기 위해 연결하여 스케일링됩니다 (예 : 32 레이어베이스에서 48 개의 층).

계속 사전 훈련 :

추가 사전 훈련은 스케일링 프로세스로 인한 성능 강하를 완화시킵니다.

이 다단계 접근 방식은 Solar-10.7B가 훨씬 더 큰 모델의 기능을 일치 시키거나 초과 할 수 있도록하여 비용 효율적이고 강력한 옵션입니다. Solar-10.7B 비율 : 에 따른 향상된 명령 Solar-10.7B- 비는 복잡한 지시 해석을 위해 특별히 조정됩니다. 이것은 수학적 추론을 개선하기 위해 오픈 소스 데이터 세트와 합성 수학 QA 데이터 세트를 사용하여 미세 조정을 통해 달성됩니다. LLAMA-2 아키텍처의 모델 기초는 속도와 정확도의 균형을 제공합니다. 미세 조정 된 모델 의 응용 미세 조정 된 태양열 -10.7b 모델은 다양한 응용 프로그램을 제공합니다

개인화 된 교육 :
• 개별 학습 스타일에 적응하는 지능형 개인지도 시스템을 만듭니다. 고객 지원 : 복잡한 쿼리를 처리 할 수있는 전력 고급 챗봇. 자동화 된 컨텐츠 생성 : 다양한 형태의 서면 내용을 생성하고 긴 문서를 요약합니다.
Solar-10.7B-instruct 사용에 대한 실용 가이드 이 섹션은 Solar-10.7B-Instruct v1.0 GGUF 모델 사용에 대한 단계별 안내서를 제공합니다. 1. 설치 :
• 2. 가져 오기 라이브러리 :
• 3. GPU 구성 : GPU가 활성화되어 있는지 확인하십시오 (예 : Google Colab의 런타임 설정 사용).
4. 모델 정의 :

5. 모델 추론 및 결과 생성 :

제한 강력하지만 Solar-10.7b에는 한계가 있습니다 하이퍼 파라미터 최적화 : 더 광범위한 하이퍼 파라미터 탐사가 필요합니다. 계산 요구 :

중요한 계산 자원이 필요합니다 바이어스 :

pip -q install transformers==4.35.2
pip -q install accelerate

훈련 데이터의 잠재적 바이어스는 성능에 영향을 줄 수 있습니다 환경 영향 :

훈련 및 추론 중 높은 에너지 소비 결론 Solar-10.7b는 효율적인 LLM 스케일링에서 중요한 단계를 나타냅니다. 강력한 성능 및 다양한 응용 프로그램과 함께 혁신적인 DUS 방법은이를 귀중한 도구로 배치합니다. 그러나 그 한계를 고려해야합니다. LLM 미세 조정을 자세히 살펴 보려면 FLAN-T5 및 GPT-3.5의 자습서를 참조하십시오.

위 내용은 Solar-10.7B 미세 조정 모델 자습서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!