LLAMA-3.1-Storm-8B : 8B LLM은 메타와 헤르메스를 능가합니다

LLAMA 3.1 Storm 8B : 효율적인 언어 모델의 획기적인

효율적이고 정확한 언어 모델을 추구함으로써 LLAMA 3.1 Storm 8B의 개발로 이어졌다. 이 세련된 버전의 Meta의 Llama 3.1 8B Instruct는 엄격한 데이터 개선과 혁신적인 교육 기술을 통해 달성 된 강화 된 대화 및 기능 전달 기능을 자랑합니다.

이 기사는 Llama 3.1 Storm 8B의 우수한 성능 뒤에있는 방법을 탐구하여 Hermes Llama 3.1 및 Llama 3.1 8B GGUF를 포함한 전임자와 비교합니다. 우리는 주요 기능 과이 강력하지만 자원 친화적 인 언어 모델을 활용하는 방법을 살펴볼 것입니다.

목차 :

• LLAMA 이해 3.1 Storm 8B 이해
• LLAMA의 주요 장점 3.1 Storm 8B
• 사용 가능한 LLAMA 3.1 Storm 8B 모델
• 개발 과정 :
  • 데이터 자체
  • 대상 감독 된 미세 조정
  • 모델 병합
• 자기 개척 및 모델 병합의 영향
• LLAMA 구현 3.1 Storm 8B :
  • 방법 1 : 변압기 파이프 라인 사용
  • 방법 2 : 모델, 토큰 화기 및 model.generate API 사용

Llama 3.1 Storm 8B는 무엇입니까?

LLAMA 3.1 Storm 8B는 LLAMA 3.1 8B의 기초를 기반으로 8B 매개 변수 모델 제약 조건 내에서 대화 능력과 기능을 크게 향상시킵니다. 벤치 마크 결과는 지식 기반 질문 응답, 추론, 환각 감소 및 기능 호출에 따른 지시에 따라 상당한 이익을 보여줍니다. 이로 인해 계산 자원이 제한된 개발자에게는 매력적인 옵션이됩니다. Hermes-3-Llama-3.1-8B와 비교하여 Llama 3.1 Storm 8B는 9 번의 벤치 마크 중 7 개를 능가합니다.

LLAMA 3.1 Storm 8B 장점 :

(위의 이미지는 Llama 3.1 8b Instruct의 성능 향상을 보여줍니다.)

LLAMA 3.1 Storm 8B 모델 변형 :

1. LLAMA 3.1 Storm 8B : 기본 미세 조정 모델.
2. LLAMA 3.1 Storm 8B FP8 Dynamic : 감소 된 메모리 풋 프린트 및 저장 요구 사항 (약 50% 감소)을 위해 FP8 양자화를 사용하는 최적화 된 버전.
3. LLAMA 3.1 Storm 8B GGUF : LLAMA.CPP와 호환되는 GGUF- 정량 버전.

개발 방법론 :

LLAMA 3.1 Storm 8B의 우수한 성능은 3 절 접근 방식의 결과입니다.

자체 개척 : 여기에는 5 개의 오픈 소스 데이터 세트 (The-Tome, Agent-Data, Magpie-Llama-3.1-Pro-300K 필터링, OpenHermes_200K_Unfiltered, LLAMA-MAGPIE-MAGFIE-PO-100K-SML)에서 고품질 교육 예제를 선택하는 것이 포함되었습니다. 이로 인해 대략 975,000 개의 예제의 선별 된 데이터 세트가 발생했습니다.

대상 감독 된 미세 조정 : 선별 된 데이터 세트는 스펙트럼 방법을 사용하여 모델을 미세 조정하는 데 사용되었으며, 이는 높은 신호 대 잡음비 층에 중점을 두어 훈련을 가속화했습니다.

모델 병합 : 미세 조정 된 모델은 SLERP (구형 선형 보간)를 사용하여 LLAMA Spark Model (A LLAMA 3.1 8B Instruct Invative)과 병합되어 둘 다의 강점을 결합했습니다.

자생 및 모델 병합의 영향 :

(이 수치는 자체 및 모델 병합을 통해 달성 된 성능 이득을 보여줍니다.)

Llama 3.1 Storm 8B 사용 :

LLAMA 3.1 Storm 8B를 프로젝트에 통합하기위한 두 가지 방법은 다음과 같습니다.

방법 1 : 변압기 파이프 라인 :

이 방법은 Hugging Face transformers 라이브러리를 활용하여 간소화 된 접근 방식을 활용합니다. 코드 예제는 설치, 모델 로딩, 프롬프트 준비 및 출력 생성을 위해 제공됩니다.

방법 2 : 모델, 토큰 화기 및 model.generate API :

이 방법은 모델의 매개 변수를보다 세분화하는 제어를 제공합니다. 코드 스 니펫은 모델 및 토큰 화기로드, 프롬프트 형식 및 model.generate API를 사용하여 응답 생성을 보여줍니다.

결론:

Llama 3.1 Storm 8B는 효율적이고 강력한 언어 모델을 만드는 데 놀라운 성과를 보여줍니다. 혁신적인 교육 기술은 소규모 모델이 최첨단 성능을 달성하여 AI 연구 및 응용 프로그램의 가능성을 확대 할 수 있음을 보여줍니다. 다양한 모델 형식 (BF16, FP8, GGUF)의 가용성은 광범위한 접근성 및 통합 기능을 보장합니다.

자주 묻는 질문 :

• Q1. Llama 3.1 Storm 8B는 무엇입니까? A1. Meta의 LLAMA 3.1 8B 지시에 따라 제작 된 80 억 개의 매개 변수 언어 모델로 대화 및 기능을 전달하는 능력을 향상시킵니다.

• Q2. 다른 모델과 어떻게 비교됩니까? A2. 다양한 벤치 마크에서 전임자를 훨씬 능가하여 여러 주요 영역에서 성능이 향상되었습니다.

• Q3. 창조에 어떤 기술이 사용 되었습니까? A3. 스펙트럼을 사용한 대상 감독 미세 조정 및 SLERP와 병합하는 교육 데이터의 자체.

• Q4. 개발자는 어떻게 사용할 수 있습니까? A4. transformers 및 VLLM과 같은 라이브러리를 통해 통합 및 배포의 유연성을 제공합니다.

위 내용은 LLAMA-3.1-Storm-8B : 8B LLM은 메타와 헤르메스를 능가합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!