Scopri TinyLlama, un modello linguistico più piccolo in grado di svolgere una varietà di attività complesse con una piccola quantità di calcolo
10 ore fa
TinyLlama è un progetto open source che addestra un piccolo modello linguistico di circa 1,1 miliardi di parametri. Il progetto mira ad avere un modello linguistico in grado di eseguire compiti che un LLM completo come Llama 2 può svolgere ma con un minore utilizzo della memoria. Questo articolo discuterà come TinyLlama può essere implementato ed eseguito localmente sul tuo computer. Inoltre, si discuterà anche delle prestazioni attuali di TinyLlama, insieme ai suoi punti di forza e di debolezza.
UN· Sommario
UN· Motivazione
UN· Implementazione del modello a livello locale
UN· Testare il modello
UN Sequenza di Fibonacci
UN STRACCIO
UN Generazione di dialogo
UN Codificare con TinyLlama
UN· I miei pensieri sul modello
UN· Conclusione
La mia motivazione per scrivere questo articolo è tenere il passo con le ultime tendenze nell'apprendimento automatico. Sebbene TinyLlama sia stato rilasciato pochi mesi fa, il progetto è ancora unico e apprezzo il compito che gli autori stanno cercando di raggiungere. Avere un modello linguistico ridotto apre molte opportunità che non sono possibili con i LLM. Ad esempio, i modelli linguistici più piccoli richiedono molti più calcoli, rendendo ogni query ad alta intensità di calcolo. I modelli linguistici più piccoli, tuttavia, richiederanno naturalmente molto meno elaborazione per essere eseguiti. Inoltre, quando si utilizzano LLM, spesso è necessario accedervi tramite un'API simile OpenAI oppure eseguilo localmente su un potente computer. Gestire il LLM su un telefono cellulare può essere difficile; se possibile, ci vorrebbe molto tempo per l'esecuzione. Potremmo avere modelli linguistici più piccoli in grado di funzionare localmente sul tuo telefono senza una connessione Internet. Ciò potrebbe essere utile per completare attività sul telefono e mantenere privati i tuoi dati poiché non vengono inviati a un'API. Puoi saperne di più su TinyLlama e sui vantaggi dei modelli linguistici più piccoli su Pagina GitHub di TinyLlama.
Fonte: towardsdatascience.com
