TinyLlama 1.1B – ขนาดไม่สำคัญ

บทนำ

ในภูมิทัศน์ที่เติบโตอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร TinyLlama 1.1B กลายเป็นการพัฒนาที่น่าสังเกต ในยุคที่ข้อจำกัดด้านการคำนวณก่อให้เกิดความท้าทายในการใช้งานโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น TinyLlama โดดเด่นด้วยการท้าทายความคาดหวัง เป็นการแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพอันน่าทึ่งของรุ่นกะทัดรัด

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้การวิเคราะห์ TinyLlama 1.1B ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ขนาดกะทัดรัด เราจะเจาะลึกประเด็นหลัก เช่น วิธีการฝึกอบรมเกี่ยวกับการวัดประสิทธิภาพและการนำไปใช้จริงโดยใช้แพลตฟอร์ม Hugging Face เรายังจะใช้โมเดลนี้บน Google Colab ฟรีและทดสอบความสามารถทางคณิตศาสตร์และการใช้เหตุผลอีกด้วย

วัตถุประสงค์การเรียนรู้

• รับความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ TinyLlama 1.1B
• สำรวจกระบวนการฝึกอบรมที่ซับซ้อนที่โมเดลได้ประสบ
• วิเคราะห์ประสิทธิภาพและผลลัพธ์การวัดประสิทธิภาพเพื่อประเมินประสิทธิภาพ
• เรียนรู้ขั้นตอนการปฏิบัติเพื่อนำ TinyLlama 1.1B ไปใช้โดยใช้ตัวอย่างการเขียนโค้ด

บทความนี้เผยแพร่โดยเป็นส่วนหนึ่งของไฟล์ Blogathon วิทยาศาสตร์ข้อมูล

TinyLlama 1.1B คืออะไร?

TinyLlama 1.1B ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Llama ที่กว้างขึ้น เป็นข้อพิสูจน์ถึงความก้าวหน้าในการสร้างแบบจำลองภาษา เป็นโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 1.1 พันล้านพารามิเตอร์ ฝึกฝนด้วยโทเค็นจำนวน 3 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งทำให้อยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในภูมิทัศน์ของ AI TinyLlama 1.1B ต่างจากคู่แข่งที่ใหญ่กว่าตรงที่ได้รับการออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพและจัดการได้มากกว่า ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันที่มีทรัพยากรการคำนวณจำกัด​

โมเดลโอเพ่นซอร์สนี้ทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัยเป็นประชาธิปไตย ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยจำนวนมากสามารถสำรวจและสร้างสรรค์นวัตกรรมในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เป็นโมเดลที่รู้จักกันดีในด้านความสามารถในการสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพกับการใช้ทรัพยากร ซึ่งเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญในสภาพแวดล้อมการคำนวณที่หลากหลายในปัจจุบัน

กระบวนการฝึกอบรมของ TinyLlama 1.1B

กระบวนการฝึกฝนของ TinyLlama 1.1B นั้นน่าทึ่ง เช่นเดียวกับตัวโมเดลเอง การฝึกอบรม TinyLlama เกิดขึ้นเพียง 90 วัน โดยใช้ GPU A16-100G จำนวน 40 ตัว การฝึกอบรมล่วงหน้าเสร็จสิ้นโดยใช้โทเค็น 3 ล้านล้านโทเค็น และทีม TinyLlama ได้เผยแพร่โมเดลระดับกลางระหว่างแต่ละครึ่งล้านล้าน 

สำหรับข้อมูลนั้น Slimpajama และ Starcoderdata ถูกนำมาใช้โดยมีขนาดชุดข้อมูลรวมกัน 950 พันล้านโทเค็น อัตราส่วนภาษาต่อรหัสตามธรรมชาติถูกเก็บไว้ที่ 7:3 กล่าวคือ 70% ของข้อมูลเป็นภาษาธรรมชาติ และ 30% เป็นรหัส ดังนั้น เพื่อให้บรรลุถึง 3 ล้านล้านโทเค็นสำหรับการปรับแต่ง TinyLlama จึงได้รับการฝึกอบรม 3 ยุคสำหรับชุดข้อมูลนี้ 

มีแม้แต่เวอร์ชันแชทของ TinyLlama ที่เรียกว่า TinyLlama-Chat ที่ปล่อยออกมา ในขั้นต้น โมเดลนี้ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดบนชุดข้อมูล UltraChat ซึ่งประกอบด้วยการสนทนาสังเคราะห์ที่หลากหลายที่สร้างโดย ChatGPT ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างแบบจำลองเพื่อจัดการกับบริบทและสไตล์การสนทนาที่แตกต่างกัน

การปรับแต่งเพิ่มเติมทำได้สำเร็จโดยใช้ DPOTrainer บนชุดข้อมูล UltraFeedback ขั้นตอนการฝึกอบรมนี้มุ่งเน้นไปที่การจัดการตอบสนองของโมเดลให้สอดคล้องกับรูปแบบการสนทนาที่เหมือนมนุษย์ ผลลัพธ์ที่ได้คือแบบจำลองที่ไม่เพียงแต่เข้าใจข้อมูลเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ แต่ยังโต้ตอบในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและมีส่วนร่วมอีกด้วย​​

คุณยังสามารถอ่าน: เริ่มต้นใช้งาน LlaMA 2: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น

ผลลัพธ์ด้านประสิทธิภาพและเกณฑ์มาตรฐาน

การประเมินประสิทธิภาพของ TinyLlama 1.1B เผยให้เห็นความสามารถในการส่งมอบการตอบสนองคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว การฝึกอบรมทำให้มีความสามารถในการรองรับการใช้งานหลายภาษา ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่สำคัญในโลกยุคโลกาภิวัตน์ของเรา แม้จะมีขนาดที่เล็กกว่า แต่ TinyLlama 1.1B ก็ยังคงแซงหน้าคู่แข่งที่ใหญ่กว่าในด้านคุณภาพการตอบสนองและความเร็ว ทำให้กลายเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ

เกณฑ์มาตรฐานสำหรับ TinyLlama 1.1B แม้จะครอบคลุมน้อยกว่าเกณฑ์มาตรฐานสำหรับรุ่นใหญ่ แต่ก็ยังแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการงานภาษาที่ซับซ้อน ความสามารถในการสร้างคำตอบที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบทในหลายภาษานั้นน่าประทับใจเป็นพิเศษ​​ โมเดลดังกล่าวได้รับการทดสอบบนเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ เช่น HellaSwag, WinoGrande, ARC, MMLU และอื่นๆ คะแนนเฉลี่ยรวมออกมาเป็น 52.99 ซึ่งดีกว่าโมเดลพารามิเตอร์ 1 พันล้านตัวอื่นๆ มาก เช่น Pythia 1B ซึ่งได้คะแนนเฉลี่ยที่ 48.3 ตารางแสดงคะแนนแต่ละรายการของเกณฑ์มาตรฐานแต่ละรายการ

TinyLlama – เริ่มต้นใช้งาน

ในส่วนนี้ เราจะดาวน์โหลด TinyLlama Chat เวอร์ชันเชิงปริมาณและเรียกใช้ใน Google Colab ก่อนที่จะดาวน์โหลดโมเดล เราต้องดาวน์โหลดและติดตั้ง Python Package ดังต่อไปนี้

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

• พื้นที่ CMAKE_ARGS=”-DLLAMA_CUBLAS=เปิด” และ FORCE_CMAKE=1จะอนุญาตให้ llama_cpp_python ใช้ Nvidia GPU ที่มีอยู่ในเวอร์ชัน colab ฟรี
• จากนั้นเราก็ติดตั้ง llama_cpp_python แพ็คเกจผ่าน pip3
• เรายังดาวน์โหลด กอดใบหน้า-ศูนย์กลางซึ่งเราจะดาวน์โหลด TinyLlama 1.1B Chat เชิงปริมาณ

หากต้องการทดสอบโมเดล TinyLlama 1.1B Chat เราต้องดาวน์โหลดเวอร์ชัน quantized ก่อน หากต้องการดาวน์โหลด เราจะรันโค้ดต่อไปนี้

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)

ที่นี่ กอด_face_hub ไลบรารีจะดูแลกระบวนการดาวน์โหลดโมเดลเชิงปริมาณ สำหรับสิ่งนี้ เรานำเข้าไฟล์ hf_hub_download ที่ใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้:

• รุ่น_ชื่อ: ไปยังตัวแปรนี้ เราจะส่งโมเดลที่เราต้องการดาวน์โหลด ที่นี่เราต้องการดาวน์โหลดโมเดล TinyLlama 1.1B Chat GGUF
• model_file: ที่นี่เราระบุประเภทของโมเดลเชิงปริมาณที่เราต้องการดาวน์โหลด ที่นี่เราจะดาวน์โหลด TinyLlama 8B Chat เวอร์ชัน 1.1 บิตเชิงปริมาณ
• ในที่สุด เราก็ส่งพารามิเตอร์เหล่านี้ไปที่ hf_hub_downloadซึ่งรับพารามิเตอร์เหล่านี้และดาวน์โหลดโมเดลที่ระบุ หลังจากดาวน์โหลด จะส่งคืนเส้นทางที่ดาวน์โหลดโมเดล
• เส้นทางที่ส่งคืนนี้กำลังถูกบันทึกไว้ใน model_path ตัวแปร

ตอนนี้เราสามารถโหลดโมเดลนี้ผ่านทาง llama_cpp_python ห้องสมุด. รหัสในการโหลดโมเดลจะเหมือนกับโค้ดด้านล่าง

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
)

เรานำเข้า ดูรายละเอียด ชั้นเรียนจาก llama_cppซึ่งรับพารามิเตอร์ต่อไปนี้

• model_path: ตัวแปรนี้ใช้เส้นทางในการจัดเก็บโมเดลของเรา เราได้รับเส้นทางจากขั้นตอนก่อนหน้าซึ่งเราจะระบุไว้ที่นี่
• n_ctx: ที่นี่ เราให้ความยาวของบริบทสำหรับโมเดล ในตอนนี้ เรากำลังจัดเตรียมโทเค็น 512 รายการเป็นความยาวบริบท
• n_หัวข้อ: ที่นี่เรากล่าวถึงจำนวนเธรดที่จะใช้โดย ดูรายละเอียด ชั้น
• n_gpu_layers: เราระบุสิ่งนี้หากเรามี GPU ที่ทำงานอยู่ ซึ่งเราทำในกรณีของ colab ฟรี ในการทำเช่นนี้ เราผ่าน 40 ซึ่งหมายความว่าเราต้องการถ่ายโมเดลทั้งหมดลงใน GPU และไม่ต้องการให้ส่วนหนึ่งส่วนใดของโมเดลทำงานใน RAM ของระบบ
• ในที่สุด เราก็สร้างวัตถุจากสิ่งนี้ ดูรายละเอียด class และมอบให้กับตัวแปร llm

การรันโค้ดนี้จะโหลดโมเดลเชิงปริมาณของ TinyLlama 1.1B Chat ลงบน GPU และตั้งค่าความยาวบริบทที่เหมาะสม ตอนนี้ถึงเวลาที่จะดำเนินการอนุมานกับโมเดลนี้แล้ว สำหรับสิ่งนี้ เราทำงานกับโค้ดด้านล่าง

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

เพื่ออนุมานโมเดล เราจะส่งพารามิเตอร์ต่อไปนี้ไปยัง LLM:

• เทมเพลตข้อความแจ้ง/แชท: นี่คือเทมเพลตพร้อมต์ที่จำเป็นสำหรับการสนทนากับโมเดล แบบที่กล่าวมาข้างต้น(เช่น , ) คืออันที่ใช้ได้กับโมเดล TinyLlama 1.1B Chat ในเทมเพลต ประโยคที่อยู่หลังผู้ใช้คือ User Prompt และการสร้างจะถูกสร้างขึ้นหลังจาก Assistant
• max_tokens: ไปยังตัวแปรนี้ เราส่งค่าที่กำหนดจำนวนโทเค็นสูงสุดที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถส่งออกได้เมื่อได้รับพร้อมต์ สำหรับตอนนี้ เราจำกัดไว้ที่ 512 โทเค็น
• หยุด: ไปยังตัวแปรนี้ เราส่งโทเค็นหยุด โทเค็นการหยุดจะบอกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้หยุดสร้างโทเค็นเพิ่มเติม สำหรับ TinyLlama 1.1B Chat โทเค็นการหยุดคือ

ข้อความที่สร้างขึ้นจะถูกเก็บไว้ในตัวแปรเอาต์พุตเมื่อเราเรียกใช้สิ่งนี้ ผลลัพธ์จะถูกสร้างขึ้นในรูปแบบที่คล้ายกับการเรียก OpenAI API ดังนั้นเราจึงสามารถเข้าถึงการสร้างผ่านคำสั่งการพิมพ์ที่กำหนด คล้ายกับวิธีที่เราเข้าถึงการสร้างจากการตอบกลับของ OpenAI ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นสามารถดูได้ด้านล่าง

สำหรับโมเดลขนาดนี้ การตอบสนองที่สร้างขึ้นนั้นยอดเยี่ยมมาก นี่เป็นเรื่องที่ไม่คาดคิดจากรุ่นขนาดนี้ ไวยากรณ์และน้ำเสียงดูดีสมบูรณ์แบบ และไม่มีวี่แววของประโยคที่ซ้ำกัน มาลองทดสอบความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลกัน

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'])

จนถึงตอนนี้ดีมาก จากตัวอย่างที่เราได้เห็น โมเดลนี้ให้คำตอบที่ดี แต่สิ่งนี้อาจไม่จริงในทุกกรณีเนื่องจากเราทดสอบกับคำถามจำนวนจำกัดเท่านั้น เรามาทดสอบแบบจำลองเกี่ยวกับความสามารถในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์กัน

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'])

จากตัวอย่างที่เราได้เห็น เห็นได้ชัดว่า TinyLlamaChat ทำงานได้แย่มากในการตอบคำถามเกี่ยวกับความถนัดทางคณิตศาสตร์ สิ่งนี้เกิดขึ้นได้เนื่องจากโมเดลไม่ได้ถูกฝึกล่วงหน้ากับชุดข้อมูลทางคณิตศาสตร์ใดๆ คุณภาพของการสร้างสามารถปรับปรุงได้โดยการปรับแต่งอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลทางคณิตศาสตร์

TinyLlama มาพร้อมกับการปรับแต่งอย่างละเอียด เป็นตัวเลือกสำหรับผู้ที่ถูกจำกัดด้วยฮาร์ดแวร์ที่จำกัด และต้องการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่บนชุดข้อมูลเฉพาะของตน

กรณีการใช้งานและแอปพลิเคชันที่เป็นไปได้

ด้วยขนาดที่กะทัดรัดของ จิ๋วลามะซึ่งมีพารามิเตอร์ถึง 1.1 พันล้านพารามิเตอร์ แอปพลิเคชันส่วนใหญ่เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมที่โมเดลขนาดใหญ่อาจไม่สามารถทำได้เนื่องจากข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์หรือประสิทธิภาพที่สูงกว่า ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานเฉพาะบางส่วนโดยคำนึงถึงขนาด:

แอปพลิเคชันมือถือ: ขนาดที่เล็กกว่าของ TinyLlama ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการรวมเข้ากับแอปมือถือที่จำเป็นต้องมีการประมวลผลบนอุปกรณ์ ซึ่งรวมถึงแอปแปลภาษา คุณสมบัติผู้ช่วยส่วนตัว และแชทบอทที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนสมาร์ทโฟน

ระบบฝังตัวในอุปกรณ์ IoT: ในสาขา Internet of Things (IoT) ทรัพยากรการประมวลผลมักจะมีจำกัด TinyLlama สามารถใช้เพื่อเพิ่มความสามารถในการประมวลผลภาษาอัจฉริยะให้กับอุปกรณ์ต่างๆ เช่น ผู้ช่วยในบ้านอัจฉริยะ เทคโนโลยีที่สวมใส่ได้ และอุปกรณ์เชื่อมต่ออื่นๆ

ขอบคอมพิวเตอร์: สำหรับแอปพลิเคชันที่ได้รับประโยชน์จากการประมวลผลข้อมูลที่ใกล้กับแหล่งที่มามากกว่าในสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบรวมศูนย์ TinyLlama สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการประมวลผลภาษาแบบเรียลไทม์ในระบบยานยนต์ อุปกรณ์การผลิต และอุปกรณ์ Edge อื่นๆ

การวิจัยภาษาที่มีทรัพยากรต่ำ: เนื่องจากขนาดที่เล็กกว่าและความต้องการในการคำนวณที่ต่ำกว่า TinyLlama จึงเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าในการวิจัยทางภาษาได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับภาษาที่มีทรัพยากรไม่เพียงพอ ซึ่งการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ไม่สามารถทำได้

เครื่องมือทางการศึกษา: ในสภาพแวดล้อมทางการศึกษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่มีการเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวเตอร์ระดับไฮเอนด์อย่างจำกัด TinyLlama สามารถใช้ในการพัฒนาแอปการเรียนรู้ภาษา เครื่องมือการศึกษาเชิงโต้ตอบ และอุปกรณ์ช่วยการเรียนรู้อื่นๆ

การสร้างเนื้อหาสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก: ธุรกิจขนาดเล็กที่มีทรัพยากรจำกัดสามารถใช้ TinyLlama เพื่อสร้างเนื้อหา เช่น คำอธิบายผลิตภัณฑ์ สำเนาการตลาด และการโต้ตอบกับลูกค้า โดยไม่จำเป็นต้องใช้พลังการประมวลผลที่กว้างขวาง

การสร้างต้นแบบและการทดลอง: นักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการทดลองใช้โมเดลภาษาแต่ไม่สามารถเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลประสิทธิภาพสูง สามารถใช้ TinyLlama เพื่อสร้างต้นแบบและพัฒนาแอปพลิเคชัน NLP ใหม่ได้

การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ: TinyLlama สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อความและการดึงข้อมูลในสถานการณ์ที่ต้องการการประมวลผลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เช่น การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า การตอบแบบสำรวจ หรือการโต้ตอบทางโซเชียลมีเดีย

สรุป

TinyLlama 1.1B เป็นข้อพิสูจน์ถึงความก้าวหน้าในด้าน AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การพัฒนาและความพร้อมใช้งานอย่างกว้างขวางมีความสำคัญต่อการสร้างแบบจำลองภาษาอนุมานที่มีประสิทธิภาพ ขนาดเล็ก และรวดเร็วยิ่งขึ้น ด้วยการปรับสมดุลระหว่างขนาดพารามิเตอร์ที่เล็กลงกับประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง TinyLlama 1.1B ตอบสนองความต้องการที่สำคัญสำหรับโมเดลที่ทรงพลังและใช้งานได้จริงสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ความสามารถในการเข้าใจและสร้างภาษาในลักษณะเหมือนมนุษย์ในขณะที่มีน้ำหนักเบาเพียงพอสำหรับสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่แตกต่างกัน ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับผู้ที่ประสบปัญหาในการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่บนเครื่องของตน โมเดลนี้สามารถปรับแต่งอย่างละเอียดได้อย่างง่ายดายบนชุดข้อมูล และสามารถฝึกฝนได้ด้วยทรัพยากรการประมวลผลที่จำกัด 

ประเด็นสำคัญจากบทความนี้ได้แก่

• TinyLlama 1.1B ได้รับการออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพ เปิดให้ใช้งานสำหรับผู้ใช้ในวงกว้าง รวมถึงผู้ที่มีทรัพยากรในการคำนวณจำกัด ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานหลายประเภท
• โมเดลดังกล่าวผ่านกระบวนการฝึกอบรมที่ครอบคลุม รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับโทเค็น 3 ล้านล้านโทเค็นในระยะเวลา 90 วันโดยใช้ GPU A16-100G จำนวน 40 ตัว
• แม้จะมีขนาดที่เล็กกว่า แต่ TinyLlama 1.1B ก็มอบการตอบสนองคุณภาพสูงและมีความเกี่ยวข้องตามบริบทในหลายภาษา ทำให้เป็นโมเดลที่ต้องพิจารณา
• เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันมือถือ อุปกรณ์ IoT เครื่องมือทางการศึกษา และอื่นๆ อีกมากมาย ด้วยขนาดที่กะทัดรัดและประสิทธิภาพทำให้สามารถใช้งานในวงกว้างได้
• ข้อกำหนดด้านการคำนวณที่ต่ำกว่าทำให้เป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าในการวิจัยทางภาษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับภาษาที่มีทรัพยากรไม่เพียงพอ
• โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับผู้ที่ทดลองโมเดลภาษาหรือพัฒนาแอป NLP ใหม่ โดยส่วนใหญ่อยู่ในการตั้งค่าที่มีพลังในการคำนวณจำกัด

คำถามที่พบบ่อย

สื่อที่แสดงในบทความนี้ไม่ได้เป็นของ Analytics Vidhya และถูกใช้ตามดุลยพินิจของผู้เขียน

ที่เกี่ยวข้อง

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/tinyllama-1-1b-size-doesnt-matter/