Apple的DCLM-7B：設置，示例用法，微調

蘋果對大語模型（LLM）領域DCLM-7B的開源貢獻標誌著使AI民主化的重要一步。 根據Apple樣本代碼許可發布的70億個參數模型，為研究人員和開發人員提供了一種功能強大的，可訪問的各種自然語言處理（NLP）任務的工具。 > DCLM-7B的關鍵功能包括其僅解碼器的變壓器體系結構（類似於Chatgpt和GPT-4），以生成相干文本的優化。 經過2.5萬億代幣的大規模數據集的培訓，對英語具有強有力的了解，使其適合對特定任務進行微調。儘管基本模型具有2048 token上下文窗口，但具有8K令牌窗口的變體提供了增強的處理更長文本的功能。

入門和用法：

> DCLM-7B與擁抱Face的Transformers庫無縫集成。 安裝需要

和。 由於它的尺寸（約27.5GB），建議使用高RAM/VRAM系統或云環境。 >使用擁抱face網頁的代碼的一個基本示例，演示了其功能：>

pip install transformers微調（概述）：pip install git https://github.com/mlfoundations/open_lm.git

>微調DCLM-7B需要大量資源，但該過程涉及使用

>庫和數據集（例如，從擁抱Face的

from open_lm.hf import *
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("apple/DCLM-Baseline-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("apple/DCLM-Baseline-7B")

inputs = tokenizer(["Machine learning is"], return_tensors="pt")
gen_kwargs = {"max_new_tokens": 50, "top_p": 0.8, "temperature": 0.8, "do_sample": True, "repetition_penalty": 1.1}
output = model.generate(inputs['input_ids'], **gen_kwargs)
output = tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True)
print(output)

庫中，例如

>）。 這些步驟包括數據集準備（象徵化），並利用和對象進行微調過程本身。 這需要大量的計算能力，並且由於其複雜性而在此處不詳細介紹。

結論： transformers datasets蘋果的DCLM-7B代表了對開源LLM社區的寶貴貢獻。它的可訪問性，再加上其性能和體系結構，將其定位為在各種NLP應用程序中進行研究和開發的強大工具。 開源自然促進了協作並加速了AI領域的創新。 wikitext

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