llama-3.1-storm-8b：8b LLMはメタとエルメスを上回る

Llama 3.1 Storm 8b：効率的な言語モデルのブレークスルー

効率的かつ正確な言語モデルの追求により、80億パラメーターモデルカテゴリの大幅な進歩であるLlama 3.1 Storm 8Bの開発が発生しました。 Meta's Llama 3.1 8Bの洗練されたバージョンは、データの改良と革新的なトレーニング技術の厳密なプロセスを通じて達成される、会話型および関数の強化機能を誇っています。

この記事では、Llama 3.1 Storm 8Bの優れたパフォーマンスの背後にある方法を掘り下げ、Hermes Llama 3.1やLlama 3.1 8B GGUFを含む前任者と比較しています。主要な機能と、この強力でありながらリソースに優しい言語モデルを利用する方法を探ります。

目次：

• Llama 3.1 Storm 8bの理解
• Llama 3.1 Storm 8bの重要な利点
• 利用可能なLlama 3.1 Storm 8Bモデル
• 開発プロセス：
  • データの自己修正
  • ターゲットを絞った監視された微調整
  • モデルのマージ
• 自己補償とモデルのマージの影響
• Llama 3.1 Storm 8bの実装：
  • 方法1：トランスパイプラインを利用します
  • 方法2：モデル、トークンザー、およびmodel.generateを使用して、APIを生成します

Llama 3.1 Storm 8bとは何ですか？

Llama 3.1 Storm 8bは、Llama 3.1 8b指示の基礎に基づいて構築され、8bパラメーターモデルの制約内で会話能力と関数呼び出しを大幅に改善します。ベンチマークの結果は、次の指示において大幅な利益、知識ベースの質問応答、推論、幻覚の削減、および機能呼び出しを示しています。これにより、計算リソースが限られている開発者にとって魅力的なオプションになります。 Hermes-3-Llama-3.1-8Bと比較して、Llama 3.1 Storm 8Bは9ベンチマークのうち7つでそれを上回ります。

Llama 3.1 Storm 8b利点：

（上の画像は、Llama 3.1 8bの指示に対するパフォーマンスの改善を示しています。）

Llama 3.1 Storm 8bモデルバリアント：

1. Llama 3.1 Storm 8b：プライマリ、微調整されたモデル。
2. Llama 3.1 Storm 8B FP8ダイナミック：メモリフットプリントとストレージ要件を減らしてFP8量子化を使用した最適化されたバージョン（約50％の削減）。
3. Llama 3.1 Storm 8b GGUF： llama.cppと互換性のあるGGUF定量化されたバージョン。

開発方法：

Llama 3.1 Storm 8Bの優れた性能は、3つのアプローチの結果です。

自己修正：これには、5つのオープンソースデータセット（The-Tome、Agent-Lalama-3.1-Pro-300K-Filtered、OpenHermes_200K_Unfiltered、Llama-3-Magpie-PO-100K-SML）からのLLAMA 3.1 8Bの教育的価値を評価するために困難を評価するために困難を評価するために高品質のトレーニング例を選択することが含まれます。これにより、約975,000の例のキュレーションされたデータセットが得られました。

ターゲットを絞った監視された微調整：キュレーションされたデータセットを使用して、Spectrumメソッドを使用してモデルを微調整しました。これは、高信号対雑音比層に焦点を当てることでトレーニングを加速します。

モデルのマージ：次に、微調整されたモデルをLlama Spark Model（llama 3.1 8b interstant Derivativative）と統合して、Slerp（球形線形補間）を使用して両方の強度を組み合わせました。

自己修正とモデルのマージの影響：

（この図は、自己修正とモデルの合併によって達成されたパフォーマンスの向上を示しています。）

Llama 3.1 Storm 8bを利用：

Llama 3.1 Storm 8Bをプロジェクトに統合するための2つの方法を以下に示します。

方法1：トランスパイプライン：

この方法では、合理化されたアプローチのために、ハグするフェイスtransformersライブラリを活用します。コードの例は、インストール、モデルの読み込み、迅速な準備、および出力生成のために提供されます。

方法2：モデル、トークナイザー、 model.generate 。

この方法では、モデルのパラメーターをより詳細に制御できます。コードスニペットは、モデルとトークンザーの読み込み、プロンプトのフォーマット、およびmodel.generateを使用して応答を生成することを示しています。

結論：

Llama 3.1 Storm 8Bは、効率的で強力な言語モデルを作成する上で顕著な成果を示しています。その革新的なトレーニング技術は、小規模なモデルが最先端のパフォーマンスを達成し、AIの研究とアプリケーションの可能性を拡大できることを示しています。さまざまなモデル形式（BF16、FP8、GGUF）の可用性により、幅広いアクセシビリティと統合機能が保証されます。

よくある質問：

• Q1。 Llama 3.1 Storm 8bとは何ですか？ A1。これは、MetaのLlama 3.1 8b指示に基づいて構築された80億個のパラメーター言語モデルであり、会話能力と関数をコールする能力を向上させます。

• Q2。他のモデルと比較してどうですか？ A2。さまざまなベンチマークで前身を大幅に上回り、複数の重要な領域でパフォーマンスの向上を示しています。

• Q3。その作成にはどのようなテクニックが使用されましたか？ A3。トレーニングデータの自己修正、スペクトルを使用したターゲットの監視された微調整、およびSlerpとのモデルの融合。

• Q4。開発者はどのようにそれを使用できますか？ A4。 transformersやVLLMなどのライブラリを通じて、統合と展開の柔軟性を提供します。

以上がllama-3.1-storm-8b：8b LLMはメタとエルメスを上回るの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。