TinyLlama 1.1B – Το μέγεθος δεν έχει σημασία

Εισαγωγή

Στο ταχέως αναπτυσσόμενο τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης, το TinyLlama 1.1B αναδεικνύεται ως μια αξιοσημείωτη εξέλιξη. Σε μια εποχή όπου οι υπολογιστικοί περιορισμοί θέτουν προκλήσεις για τη λειτουργία πιο περίπλοκων μοντέλων, το TinyLlama ξεχωρίζει αψηφώντας τις προσδοκίες. Επιδεικνύει την αξιοσημείωτη απόδοση των συμπαγών μοντέλων.

Αυτό το άρθρο στοχεύει να παρέχει μια ανάλυση του TinyLlama 1.1B, ενός συμπαγούς μοντέλου μεγάλης γλώσσας. Θα εμβαθύνουμε στις βασικές πτυχές του, όπως το πώς εκπαιδεύτηκε σε σημεία αναφοράς απόδοσης και πρακτική εφαρμογή χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα Hugging Face. Θα τρέξουμε ακόμη και αυτό το μοντέλο στο δωρεάν Google Colab και θα δοκιμάσουμε τα μαθηματικά και τις συλλογιστικές του ικανότητες.

Στόχοι μάθησης

• Αποκτήστε μια ολοκληρωμένη κατανόηση του TinyLlama 1.1B
• Εξερευνήστε την περίπλοκη διαδικασία εκπαίδευσης που έχει περάσει το μοντέλο
• Αναλύστε την απόδοση και τα αποτελέσματα αναφοράς για να αξιολογήσετε την αποτελεσματικότητά τους
• Μάθετε τα πρακτικά βήματα για την εφαρμογή του TinyLlama 1.1B χρησιμοποιώντας παραδείγματα κωδικοποίησης

Αυτό το άρθρο δημοσιεύθηκε ως μέρος του Data Science Blogathon.

Τι είναι το TinyLlama 1.1B;

Το TinyLlama 1.1B, μέρος του ευρύτερου έργου Llama, είναι μια απόδειξη για τις προόδους στη μοντελοποίηση γλώσσας. Είναι ένα μοντέλο με 1.1 δισεκατομμύρια παραμέτρους, εκπαιδευμένο σε εκπληκτικά 3 τρισεκατομμύρια μάρκες, που το τοποθετεί σε μια μοναδική θέση στο τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης. Σε αντίθεση με τα μεγαλύτερα αντίστοιχα, το TinyLlama 1.1B έχει σχεδιαστεί για να είναι πιο αποτελεσματικό και διαχειρίσιμο, καθιστώντας το μια καλή επιλογή για εφαρμογές με περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους​.

Αυτό το μοντέλο ανοιχτού κώδικα εκδημοκρατίζει την πρόσβαση σε τεχνολογία αιχμής AI, επιτρέποντας σε πολλούς προγραμματιστές και ερευνητές να εξερευνήσουν και να καινοτομήσουν στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Είναι ένα μοντέλο γνωστό για την ικανότητά του να εξισορροπεί την απόδοση με την κατανάλωση πόρων, ένα κρίσιμο στοιχείο στα σημερινά διαφορετικά υπολογιστικά περιβάλλοντα.

Εκπαιδευτική Διαδικασία του TinyLlama 1.1B

Η διαδικασία εκπαίδευσης του TinyLlama 1.1B είναι συναρπαστική, όπως και το ίδιο το μοντέλο. Η εκπαίδευση του TinyLlama έλαβε χώρα μόνο για 90 ημέρες, εκπαιδευμένη στις 16 GPU A100-40G. Η προεκπαίδευση έγινε σε 3 Trillion Tokens και η TinyLlama Team δημοσίευσε το ενδιάμεσο μοντέλο μεταξύ μισού τρισεκατομμυρίου. 

Όσον αφορά τα δεδομένα, τα Slimpajama και Starcoderdata ελήφθησαν με ένα συνδυασμένο μέγεθος δεδομένων 950 δισεκατομμυρίων Tokens. Η αναλογία φυσικής γλώσσας προς κώδικα διατηρήθηκε στο 7:3, δηλαδή το 70% των δεδομένων ήταν φυσική γλώσσα και το 30% ο κώδικας. Έτσι, για να επιτύχει το σήμα των 3 τρισεκατομμυρίων Tokens για τελειοποίηση, το TinyLlama υποβλήθηκε σε 3 εποχές εκπαίδευσης για αυτό το σύνολο δεδομένων. 

Υπάρχει ακόμη και μια έκδοση συνομιλίας του TinyLlama που ονομάζεται TinyLlama-Chat που κυκλοφόρησε. Αρχικά, αυτό το μοντέλο υποβλήθηκε σε λεπτομέρεια στο σύνολο δεδομένων UltraChat, το οποίο περιέχει διάφορες συνθετικές συνομιλίες που δημιουργούνται από το ChatGPT. Αυτό το βήμα ήταν κρίσιμο για να γίνει το μοντέλο να χειρίζεται διαφορετικά περιβάλλοντα και στυλ συνομιλίας.

Περαιτέρω βελτίωση επιτεύχθηκε χρησιμοποιώντας το DPOTrainer στο σύνολο δεδομένων UltraFeedback. Αυτή η φάση εκπαίδευσης επικεντρώθηκε στην ευθυγράμμιση των απαντήσεων του μοντέλου ώστε να ευθυγραμμιστούν με ανθρώπινα μοτίβα συνομιλίας. Το αποτέλεσμα είναι ένα μοντέλο που όχι μόνο κατανοεί πληροφορίες για διαφορετικά θέματα, αλλά ακόμη και αλληλεπιδρά με φυσικό και ελκυστικό τρόπο​​.

Μπορείτε επίσης να διαβάσετε: Ξεκινώντας με το LlaMA 2: Ένας οδηγός για αρχάριους

Αποτελέσματα απόδοσης και συγκριτικής αξιολόγησης

Η αξιολόγηση της απόδοσης του TinyLlama 1.1B αποκαλύπτει την ικανότητά του να παρέχει γρήγορα αποκρίσεις υψηλής ποιότητας. Η εκπαίδευσή του το έχει προικίσει με την ικανότητα να εξυπηρετεί πολύγλωσσες εφαρμογές, ένα σημαντικό χαρακτηριστικό στον παγκοσμιοποιημένο κόσμο μας. Παρά το μικρότερο μέγεθός του, το TinyLlama 1.1B εξακολουθεί να προσεγγίζει τους μεγαλύτερους ομολόγους του όσον αφορά την ποιότητα και την ταχύτητα απόκρισης, καθιστώντας το ένα ισχυρό εργαλείο σε διαφορετικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

Τα σημεία αναφοράς για το TinyLlama 1.1B, αν και λιγότερο εκτεταμένα από αυτά για μεγαλύτερα μοντέλα, εξακολουθούν να αποδεικνύουν την επάρκειά του στο χειρισμό σύνθετων γλωσσικών εργασιών. Η ικανότητά του να δημιουργεί συνεκτικές και σχετικές με τα συμφραζόμενα απαντήσεις σε πολλές γλώσσες είναι ιδιαίτερα εντυπωσιακή​. Το μοντέλο δοκιμάστηκε σε διαφορετικά σημεία αναφοράς όπως HellaSwag, WinoGrande, ARC, MMLU και άλλα. Ο συνδυασμένος μέσος όρος βαθμολογίας ήταν 52.99. Αυτό είναι πολύ καλύτερο από το άλλο μοντέλο παραμέτρων 1 δισεκατομμυρίου, δηλαδή το Pythia 1B, το οποίο πέτυχε μέσο όρο βαθμολογίας 48.3. Ο πίνακας απεικονίζει τις επιμέρους βαθμολογίες κάθε σημείου αναφοράς

TinyLlama – Ξεκινώντας

Εδώ, σε αυτήν την ενότητα, θα κατεβάσουμε την κβαντισμένη έκδοση του TinyLlama Chat και θα την εκτελέσουμε στο Google Colab. Πριν κατεβάσουμε το μοντέλο, πρέπει να κατεβάσουμε και να εγκαταστήσουμε τα παρακάτω πακέτα Python

!CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip3 install llama-cpp-python 
!pip3 install huggingface-hub 

• Η CMAKE_ARGS=”-DLLAMA_CUBLAS=on” και FORCE_CMAKE=1, θα επιτρέψει στο llama_cpp_python να χρησιμοποιήσει τη GPU Nvidia που είναι διαθέσιμη στη δωρεάν έκδοση colab.
• Στη συνέχεια εγκαθιστούμε το llama_cpp_python συσκευασία μέσω του pip3
• Κατεβάζουμε ακόμη και το huggingface-hub, με το οποίο θα κατεβάσουμε το κβαντισμένο TinyLlama 1.1B Chat

Για να δοκιμάσουμε το μοντέλο συνομιλίας TinyLlama 1.1B, πρέπει πρώτα να κατεβάσουμε την κβαντισμένη έκδοση του. Για να το κατεβάσουμε, θα εκτελέσουμε τον παρακάτω κώδικα

from huggingface_hub import hf_hub_download

# specifying the model name
model_name = "TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF"
# specifying the type of quantization of the model
model_file = "tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q8_0.gguf"

# download the model by specifying the model name and quantized model name
model_path = hf_hub_download(model_name, filename=model_file)

Εδώ, το hugging_face_hub Η βιβλιοθήκη θα αναλάβει τη διαδικασία λήψης του κβαντισμένου μοντέλου. Για αυτό, εισάγουμε το hf_hub_download που λαμβάνει τις ακόλουθες παραμέτρους:

• όνομα μοντέλου: Σε αυτή τη μεταβλητή, περνάμε το μοντέλο που θέλουμε να κατεβάσουμε. Εδώ θέλουμε να κατεβάσουμε το μοντέλο TinyLlama 1.1B Chat GGUF.
• model_file: Εδώ καθορίζουμε τον τύπο του κβαντισμένου μοντέλου που θέλουμε να κατεβάσουμε. Εδώ θα κατεβάσουμε την κβαντισμένη έκδοση 8 bit του TinyLlama 1.1B Chat.
• Τέλος, περνάμε αυτές τις παραμέτρους στο hf_hub_download, το οποίο λαμβάνει αυτές τις παραμέτρους και πραγματοποιεί λήψη του καθορισμένου μοντέλου. Μετά τη λήψη, επιστρέφει τη διαδρομή όπου γίνεται λήψη του μοντέλου.
• Αυτή η διαδρομή που επιστράφηκε αποθηκεύεται στο model_path μεταβλητός.

Τώρα, μπορούμε να φορτώσουμε αυτό το μοντέλο μέσω του llama_cpp_python βιβλιοθήκη. Ο κωδικός για τη φόρτωση του μοντέλου θα είναι όπως αυτός που ακολουθεί.

from llama_cpp import Llama
llm = Llama(
    model_path=model_path,
    n_ctx=512,  # the number of i/p tokens the model can take
    n_threads=8, # the number of threads to use
    n_gpu_layers=40# how many layers of the model to offload to the GPU
)

Εισάγουμε το Είδος μικρής καμήλας τάξη από το llama_cpp, το οποίο λαμβάνει τις ακόλουθες παραμέτρους

• model_path: Αυτή η μεταβλητή ακολουθεί τη διαδρομή όπου είναι αποθηκευμένο το μοντέλο μας. Έχουμε λάβει τη διαδρομή από το προηγούμενο βήμα, το οποίο θα παρέχουμε εδώ
• n_ctx: Εδώ, δίνουμε το μήκος περιβάλλοντος για το μοντέλο. Προς το παρόν, παρέχουμε 512 διακριτικά ως μήκος περιβάλλοντος
• n_threads: Εδώ αναφέρουμε τον αριθμό των νημάτων που θα χρησιμοποιηθούν από το Είδος μικρής καμήλας τάξη
• n_gpu_layers: Αυτό το καθορίζουμε εάν έχουμε μια GPU που τρέχει, κάτι που κάνουμε στην περίπτωση της δωρεάν συνεργασίας. Σε αυτό, περνάμε το 40, που σημαίνει ότι θέλουμε να εκφορτώσουμε ολόκληρο το μοντέλο στη GPU και δεν θέλουμε κανένα μέρος του να τρέχει στη μνήμη RAM του συστήματος
• Τέλος, δημιουργούμε ένα αντικείμενο από αυτό Είδος μικρής καμήλας κλάση και δώστε τη στη μεταβλητή llm

Η εκτέλεση αυτού του κώδικα θα φορτώσει το κβαντισμένο μοντέλο συνομιλίας TinyLlama 1.1B στη GPU και θα ορίσει το κατάλληλο μήκος περιβάλλοντος. Τώρα, ήρθε η ώρα να κάνουμε κάποια συμπεράσματα για αυτό το μοντέλο. Για αυτό, εργαζόμαστε με τον παρακάτω κώδικα

output = llm(
  "<|im_start|>usernWho are you?<|im_end|>n<|im_start|>assistantn", # User Prompt
  max_tokens=512,  # Number of output tokens generated
  stop=["</s>"],   # Token which tells the LLM to stop
)
print(output['choices'][0]['text']) # Model generated text

Για να συμπεράνουμε το μοντέλο, περνάμε τις ακόλουθες παραμέτρους στο LLM:

• πρότυπο προτροπής/συνομιλίας: Αυτό είναι το πρότυπο προτροπής που απαιτείται για να συνομιλήσετε με το μοντέλο. Το προαναφερθέν πρότυπο(δηλ , ) είναι αυτό που λειτουργεί για το μοντέλο συνομιλίας TinyLlama 1.1B. Στο πρότυπο, η πρόταση μετά τον χρήστη είναι η προτροπή χρήστη και η δημιουργία θα δημιουργηθεί μετά τον Βοηθό.
• max_tokens: Σε αυτήν τη μεταβλητή, περνάμε μια τιμή που καθορίζει τον μέγιστο αριθμό διακριτικών που μπορεί να εξάγει ένα Μεγάλο Μοντέλο Γλωσσών όταν δίνεται μια ερώτηση. Προς το παρόν, το περιορίζουμε σε 512 μάρκες.
• να σταματήσει: Σε αυτή τη μεταβλητή, περνάμε το διακριτικό διακοπής. Το διακριτικό διακοπής λέει στο Large Language Model να σταματήσει να δημιουργεί περαιτέρω διακριτικά. Για το TinyLlama 1.1B Chat, το διακριτικό διακοπής είναι

Το κείμενο που δημιουργείται αποθηκεύεται στη μεταβλητή εξόδου όταν το εκτελούμε. Το αποτέλεσμα δημιουργείται σε μορφή παρόμοια με την κλήση OpenAI API. Ως εκ τούτου, μπορούμε να έχουμε πρόσβαση στη δημιουργία μέσω της δεδομένης δήλωσης εκτύπωσης, παρόμοια με τον τρόπο πρόσβασης στη γενιά από τις απαντήσεις OpenAI. Η έξοδος που δημιουργείται φαίνεται παρακάτω

Για ένα μοντέλο αυτού του μεγέθους, η απόκρισή του που δημιουργείται είναι κορυφαία. Αυτό είναι απροσδόκητο από ένα μοντέλο αυτού του μεγέθους. η γραμματική και ο τόνος φαίνονται τέλεια και δεν υπάρχει σημάδι επανάληψης των προτάσεων. Ας δοκιμάσουμε να δοκιμάσουμε τις συλλογιστικές δυνατότητες του μοντέλου

output = llm(
  "<|im_start|>usernIf all students who study hard get good grades, 
  and John got good grades, can we conclude that John studied hard?
  <|im_end|>n<|im_start|>assistantn",
  max_tokens=512,
  stop=["</s>"],
)


print(output['choices'][0]['text'])

output = llm(
  "<|im_start|>usernHow fast can a snake fly?n<|im_end|>n<|im_start|>assistantn",
  max_tokens=512,
  stop=["</s>"],
)


print(output['choices'][0]['text'])

Μέχρι εδώ καλά. Από τα παραδείγματα που είδαμε, το μοντέλο παράγει καλές απαντήσεις. Αλλά αυτό μπορεί να μην ισχύει σε όλες τις περιπτώσεις, επειδή το δοκιμάζουμε μόνο σε περιορισμένο αριθμό ερωτήσεων. Ας δοκιμάσουμε ακόμη και το μοντέλο στις μαθηματικές συλλογιστικές του ικανότητες

output = llm(
  "<|im_start|>usernJohn is twice as old as Sarah, and Sarah is three years 
  older than Mary. If Mary is 10 years old, how old is John?n<|im_end|>n<|im_start|>assistantn",
  max_tokens=512,
  stop=["</s>"],
)


print(output['choices'][0]['text'])

output = llm(
  "<|im_start|>usernWhat is the missing number in this pattern: 
  1, 4, 9, 16, __, 36?n<|im_end|>n<|im_start|>assistantn",
  max_tokens=512,
  stop=["</s>"],
)


print(output['choices'][0]['text'])

Από τα παραδείγματα που είδαμε, είναι σαφές ότι το TinyLlamaChat έχει εξαιρετικά κακή απόδοση στην απάντηση σε απλές ερωτήσεις επάρκειας στα μαθηματικά. Αυτό είναι αναμενόμενο επειδή το μοντέλο δεν ήταν προεκπαιδευμένο σε κανένα σύνολο δεδομένων μαθηματικών. Η ποιότητα της παραγωγής μπορεί να βελτιωθεί με τη βελτιστοποίηση της στο σύνολο δεδομένων μαθηματικών

Όσον αφορά τη λεπτομέρεια, το TinyLlama είναι μια καλή επιλογή για όσους είναι περιορισμένοι με περιορισμένο υλικό και επιθυμούν να τελειοποιήσουν μεγάλα μοντέλα γλώσσας στο συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων τους

Πιθανές περιπτώσεις χρήσης και εφαρμογές

Δεδομένου του συμπαγούς μεγέθους του TinyLlama, το οποίο διαθέτει 1.1 δισεκατομμύρια παραμέτρους, οι εφαρμογές του ταιριάζουν κυρίως σε περιβάλλοντα όπου τα μεγαλύτερα μοντέλα ενδέχεται να μην είναι τόσο εφικτά λόγω περιορισμών υλικού ή μεγαλύτερης απόδοσης. Ακολουθούν ορισμένες συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης λαμβάνοντας υπόψη το μέγεθός του:

Εφαρμογές για φορητές συσκευές: Το μικρότερο μέγεθος του TinyLlama το καθιστά μια καλή επιλογή για ενσωμάτωση σε εφαρμογές για κινητά όπου είναι απαραίτητη η επεξεργασία στη συσκευή. Αυτό περιλαμβάνει εφαρμογές μετάφρασης γλώσσας, λειτουργίες προσωπικού βοηθού και chatbot που μπορούν να λειτουργήσουν αποτελεσματικά σε smartphone.

Ενσωματωμένα συστήματα σε συσκευές IoT: Στο πεδίο του Internet of Things (IoT), οι υπολογιστικοί πόροι είναι συχνά περιορισμένοι. Το TinyLlama μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσθέσει δυνατότητες έξυπνης επεξεργασίας γλώσσας σε διαφορετικό εξοπλισμό, όπως έξυπνους οικιακούς βοηθούς, τεχνολογία wearable και άλλο τέτοιο συνδεδεμένο εξοπλισμό.

Edge Computing: Για εφαρμογές που επωφελούνται από την επεξεργασία δεδομένων πιο κοντά στην πηγή παρά σε ένα κεντρικό περιβάλλον cloud, το TinyLlama μπορεί να χρησιμοποιηθεί αποτελεσματικά. Αυτό περιλαμβάνει επεξεργασία γλώσσας σε πραγματικό χρόνο σε συστήματα αυτοκινήτων, εξοπλισμό κατασκευής και άλλες συσκευές αιχμής.

Γλωσσική έρευνα με χαμηλούς πόρους: Λόγω του μικρότερου μεγέθους και των χαμηλότερων υπολογιστικών απαιτήσεών του, το TinyLlama μπορεί να είναι ένα πολύτιμο εργαλείο στη γλωσσική έρευνα, ειδικά για γλώσσες που δεν διαθέτουν πόρους, όπου η εκπαίδευση μοντέλων μεγάλης κλίμακας δεν είναι εφικτή.

Εκπαιδευτικά εργαλεία: Σε εκπαιδευτικά περιβάλλοντα, ειδικά σε εκείνα με περιορισμένη πρόσβαση σε υπολογιστικούς πόρους υψηλής τεχνολογίας, το TinyLlama μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη εφαρμογών εκμάθησης γλωσσών, διαδραστικών εκπαιδευτικών εργαλείων και άλλων βοηθημάτων εκμάθησης.

Δημιουργία περιεχομένου για μικρές επιχειρήσεις: Οι μικρές επιχειρήσεις με περιορισμένους πόρους μπορούν να χρησιμοποιήσουν το TinyLlama για τη δημιουργία περιεχομένου, όπως περιγραφές προϊόντων, αντίγραφα μάρκετινγκ και αλληλογραφία πελατών, χωρίς την ανάγκη εκτεταμένης υπολογιστικής ισχύος.

Πρωτότυπο και Πειραματισμός: Οι προγραμματιστές και οι ερευνητές που επιθυμούν να πειραματιστούν με μοντέλα γλώσσας αλλά δεν έχουν πρόσβαση σε υπολογιστικούς πόρους υψηλής ισχύος μπορούν να χρησιμοποιήσουν το TinyLlama για να δημιουργήσουν πρωτότυπα και να αναπτύξουν νέες εφαρμογές NLP.

Αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων: Το TinyLlama μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ανάλυση κειμένου και εξαγωγή δεδομένων σε σενάρια όπου απαιτείται γρήγορη και αποτελεσματική επεξεργασία, όπως η ανάλυση σχολίων πελατών, απαντήσεις σε έρευνες ή αλληλεπιδράσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης.

Συμπέρασμα

Το TinyLlama 1.1B είναι μια απόδειξη για τις προόδους στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Η ανάπτυξή του και η ευρεία διαθεσιμότητά του είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία πιο αποτελεσματικών, μικρών και γρήγορων μοντέλων γλώσσας συμπερασμάτων. Εξισορροπώντας ένα μικρότερο αποτύπωμα παραμέτρων με ισχυρή απόδοση, το TinyLlama 1.1B αντιμετωπίζει την κρίσιμη ανάγκη για ισχυρά και πρακτικά μοντέλα για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Η ικανότητά του να κατανοεί και να δημιουργεί γλώσσα με τρόπο που μοιάζει με τον άνθρωπο, ενώ είναι αρκετά ελαφρύ για διαφορετικά υπολογιστικά περιβάλλοντα, το καθιστά ιδανική επιλογή για άτομα που δυσκολεύονται να εκτελέσουν μοντέλα μεγάλων γλωσσών στις μηχανές τους. Το μοντέλο μπορεί να ρυθμιστεί εύκολα σε ένα σύνολο δεδομένων και μπορεί να εκπαιδευτεί με περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους. 

Τα βασικά σημεία από αυτό το άρθρο περιλαμβάνουν

• Σχεδιασμένο για αποτελεσματικότητα, το TinyLlama 1.1B είναι διαθέσιμο σε ένα ευρύτερο κοινό, συμπεριλαμβανομένων εκείνων με περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους, καθιστώντας το κατάλληλο για πολλές εφαρμογές.
• Το μοντέλο υποβλήθηκε σε μια εκτεταμένη διαδικασία εκπαίδευσης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης σε 3 τρισεκατομμύρια μάρκες σε 90 ημέρες χρησιμοποιώντας 16 GPU A100-40G.
• Παρά το μικρότερο μέγεθός του, το TinyLlama 1.1B παρέχει υψηλής ποιότητας απαντήσεις σχετικές με τα συμφραζόμενα σε πολλές γλώσσες, καθιστώντας το ένα μοντέλο που πρέπει να ληφθεί υπόψη.
• Είναι μια καλή επιλογή για κινητές εφαρμογές, εξοπλισμό IoT, εκπαιδευτικά εργαλεία και πολλά άλλα, καθώς το συμπαγές μέγεθος και η αποτελεσματικότητά του επιτρέπουν ευρείες εφαρμογές.
• Οι χαμηλότερες υπολογιστικές του απαιτήσεις το καθιστούν πολύτιμο εργαλείο στη γλωσσική έρευνα, ειδικά για γλώσσες που δεν διαθέτουν πόρους.
• Το μοντέλο είναι μια καλή επιλογή για όσους πειραματίζονται με μοντέλα γλώσσας ή αναπτύσσουν νέες εφαρμογές NLP, κυρίως σε ρυθμίσεις με περιορισμένη υπολογιστική ισχύ.

Συχνές Ερωτήσεις

Τα μέσα που εμφανίζονται σε αυτό το άρθρο δεν ανήκουν στο Analytics Vidhya και χρησιμοποιούνται κατά την κρίση του συγγραφέα.

Σχετικά:

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/tinyllama-1-1b-size-doesnt-matter/