Falcon 180B und 40B: Anwendungsfälle, Leistung und Unterschiede

Falcon LLM zeichnet sich nicht nur durch seine technischen Fähigkeiten aus, sondern auch durch seinen Open-Source-Charakter, der fortschrittliche KI-Funktionen einem breiteren Publikum zugänglich macht. Sie bietet eine Reihe von Modellen an, darunter den Falcon 180B, 40B, 7.5B und 1.3B. Jedes Modell ist auf unterschiedliche Berechnungsmöglichkeiten und Anwendungsfälle zugeschnitten.

Das Modell 180B zum Beispiel ist das größte und leistungsstärkste und eignet sich für komplexe Aufgaben, während das Modell 1.3B eine einfachere Option für weniger anspruchsvolle Anwendungen darstellt.

Der Open-Source-Charakter von Falcon LLM, insbesondere seiner 7B- und 40B-Modelle, baut Barrieren für den Zugang zur KI-Technologie ab. Dieser Ansatz fördert ein inklusiveres KI-Ökosystem, in dem Einzelpersonen und Organisationen diese Modelle in ihren eigenen Umgebungen einsetzen können, um Innovation und Vielfalt bei KI-Anwendungen zu fördern.

Was ist der Falcon 40B?

Falcon 40B ist Teil der Falcon Large Language Model (LLM)-Suite, die speziell entwickelt wurde, um die Lücke zwischen hoher Recheneffizienz und fortschrittlichen KI-Funktionen zu schließen. Es handelt sich um ein generatives KI-Modell mit 40 Milliarden Parametern, das ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Ressourcenbedarf bietet.

Was kann der Falcon LLM 40B leisten?

Falcon 40B ist in der Lage, ein breites Spektrum an Aufgaben zu bewältigen, darunter die Erstellung kreativer Inhalte, die Lösung komplexer Probleme, Kundendiensteinsätze, virtuelle Unterstützung, Sprachübersetzung und Stimmungsanalyse.

Dieses Modell zeichnet sich besonders durch seine Fähigkeit aus, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz in verschiedenen Branchen zu steigern. Da der Falcon 40B als Open-Source-Software zur Verfügung steht, bietet er einen erheblichen Vorteil in Bezug auf Zugänglichkeit und Innovation, da er für kommerzielle Zwecke frei verwendet und verändert werden kann.

Wie wurde der Falcon 40B entwickelt und geschult?

Bei der Entwicklung von Falcon 40 B, die auf dem riesigen REFINEDWEB-Datensatz mit 1 Billionen Token trainiert wurde, kamen GPUs und anspruchsvolle Datenverarbeitung zum Einsatz. Falcon 40B durchlief seinen Trainingsprozess auf AWS SageMaker unter Verwendung von 384 A100 40GB GPUs. Dabei wurde ein 3D-Parallelitätsansatz verwendet, der Tensor-Parallelität (TP=8), Pipeline-Parallelität (PP=4) und Daten-Parallelität (DP=12) mit ZeRO kombinierte. Diese Ausbildungsphase begann im Dezember 2022 und dauerte zwei Monate.

Dieses Training hat das Modell mit einem außergewöhnlichen Verständnis von Sprache und Kontext ausgestattet und damit einen neuen Standard im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache gesetzt.

Das architektonische Design von Falcon 40B basiert auf dem Rahmen von GPT -3, enthält jedoch erhebliche Änderungen, um seine Leistung zu steigern. Dieses Modell nutzt rotierende Positionseinbettungen, um den Sequenzkontext besser zu erfassen.

Seine Aufmerksamkeitsmechanismen werden durch Multi-Abfrage-Attention und FlashAttention ergänzt, um die Verarbeitung zu verbessern. Im Decoder-Block integriert Falcon 40B parallele Aufmerksamkeits- und Multi-Layer-Perceptron (MLP)-Konfigurationen und verwendet einen zweischichtigen Normalisierungsansatz, um ein Gleichgewicht zwischen Recheneffizienz und Effektivität zu gewährleisten.

Was ist ein Falcon 180B?

Der Falcon 180B stellt mit seinen beeindruckenden 180 Milliarden Parametern die Spitze der Falcon LLM-Suite dar. Dieses kausale Decoder-Modell wurde auf 3,5 Billionen Token von RefinedWeb trainiert, was es zu einem der fortschrittlichsten verfügbaren Open-Source-LLMs macht. Es wurde gebaut von
TII
.

Es zeichnet sich durch ein breites Spektrum an Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache aus und bietet beispiellose Fähigkeiten in den Bereichen Argumentation, Codierung, Kompetenz und Wissenstests.

Seine Ausbildung auf dem umfangreichen RefinedWeb-Datensatz, der eine Vielzahl von Datenquellen wie Forschungsarbeiten, Gesetzestexte, Nachrichten, Literatur und Konversationen in den sozialen Medien umfasst, gewährleistet seine Kompetenz in verschiedenen Anwendungen.

Die Veröffentlichung von Falcon 180 B ist ein bedeutender Meilenstein in der KI-Entwicklung und zeigt eine bemerkenswerte Leistung im Multitasking-Sprachverständnis und in Benchmark-Tests, die mit anderen führenden proprietären Modellen konkurriert und diese sogar übertrifft.

Wie funktioniert der Falcon 180B?

Das Modell Falcon 180B ist eine Weiterentwicklung des Modells Falcon 40B von TII und funktioniert als autoregressives Sprachmodell mit einer optimierten Transformatorarchitektur.

Dieses Modell wurde auf 3,5 Billionen Daten-Token trainiert und umfasst Webdaten von RefinedWeb und Amazon SageMaker.

Falcon 180B integriert ein benutzerdefiniertes verteiltes Trainingsframework namens Gigatron, das 3D-Parallelität mit ZeRO-Optimierung und benutzerdefinierten Trion-Kerneln nutzt. Die Entwicklung dieser Technologie war ressourcenintensiv und erforderte bis zu 4096 GPUs mit insgesamt 7 Millionen GPU-Stunden. Durch diese umfangreiche Ausbildung ist der Falcon 180B etwa 2,5 Mal größer als seine Gegenstücke wie Llama 2.

Der Falcon 180B ist in zwei verschiedenen Versionen erhältlich: das Standardmodell 180B und der 180B-Chat. Bei ersterem handelt es sich um ein vortrainiertes Modell, das den Unternehmen die Flexibilität bietet, es für bestimmte Anwendungen fein abzustimmen. Letzteres, 180B-Chat, ist für allgemeine Anweisungen optimiert und wurde anhand von Lehr- und Gesprächsdatensätzen feinabgestimmt, so dass es sich für Aufgaben im Assistenzstil eignet.

Wie ist die Leistung des Falcon 180B?

In Bezug auf die Leistung hat der Falcon 180B die Position der VAE in der KI-Branche gefestigt, indem er erstklassige Ergebnisse liefert und viele bestehende Lösungen übertrifft.

Es hat auf der Hugging Face-Rangliste hohe Punktzahlen erreicht und konkurriert eng mit proprietären Modellen wie dem PaLM-2 von Google. Trotz des leichten Rückstands gegenüber GPT-4 ermöglicht das umfangreiche Training von Falcon 180 B auf einem riesigen Textkorpus ein außergewöhnliches Sprachverständnis und die Beherrschung verschiedener Sprachaufgaben, was das Training von Gen-AI-Bots möglicherweise revolutionieren wird.
Falcon 180B zeichnet sich durch seine offene Architektur aus, die den Zugang zu einem Modell mit einem umfangreichen Parametersatz ermöglicht und damit die Forschung und Erforschung der Sprachverarbeitung unterstützt. Diese Fähigkeit eröffnet zahlreiche Möglichkeiten in Bereichen wie dem Gesundheits-, Finanz- und Bildungswesen.

Wie erreiche ich den Falcon 180B?

Der Zugang zu Falcon 180B ist über HuggingFace und die TII-Website möglich, einschließlich der experimentellen Vorschau der Chat-Version. AWS bietet auch Zugang über den Amazon SageMaker JumpStart-Service, der die Bereitstellung des Modells für Geschäftsanwender vereinfacht.

Falcon 40B vs. 180B: Was ist der Unterschied?

Die vortrainierten und instruierten Falcon-40B-Modelle sind unter der Apache 2.0-Softwarelizenz verfügbar, während die vortrainierten und Chat-Modelle von Falcon-180B unter der TII-Lizenz verfügbar sind. Hier sind 4 weitere wichtige Unterschiede zwischen Falcon 40B und 180B:

1. Größe und Komplexität des Modells

Falcon 40B hat 40 Milliarden Parameter und ist damit ein leistungsfähiges, aber dennoch überschaubares Modell, was die Rechenleistung angeht. Der Falcon 180B hingegen ist ein viel größeres Modell mit 180 Milliarden Parametern, das mehr Möglichkeiten und Komplexität bietet.

2. Schulung und Datenverwendung

Falcon 40B ist auf 1 Billion Token trainiert und verfügt damit über ein umfassendes Verständnis von Sprache und Kontext. Falcon 180B übertrifft dies mit einem Training auf 3,5 Billionen Token, was zu einem nuancierteren und ausgefeilteren Sprachmodell führt.

3. Anwendungen und Anwendungsfälle

Der Falcon 40B eignet sich für eine breite Palette von Allzweckanwendungen, wie z. B. die Erstellung von Inhalten, Kundendienst und Sprachübersetzung. Der Falcon 180B ist besser in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die ein tieferes Denken und Verständnis erfordern, und eignet sich daher ideal für fortgeschrittene Forschungs- und Entwicklungsprojekte.

4. Ressourcenanforderungen

Falcon 40B benötigt weniger Rechenleistung, so dass es für eine größere Anzahl von Benutzern und Systemen zugänglich ist. Der Falcon 180B erfordert aufgrund seiner Größe und Komplexität deutlich mehr Rechenressourcen und ist auf High-End-Anwendungen und Forschungsumgebungen ausgerichtet.

Lesen Sie mehr: Die kommerzielle Nutzbarkeit, die Open-Source-Technologie und die Zukunft von Falcon LLM

F-FAQ (Häufig gestellte Fragen von Falcon)

1. Wodurch unterscheidet sich Falcon LLM von anderen großen Sprachmodellen?

Falcon LLM, insbesondere die Modelle Falcon 180B und 40B, zeichnen sich durch ihren Open-Source-Charakter und ihre beeindruckende Größe aus. Falcon 180B ist mit 180 Milliarden Parametern eines der größten verfügbaren Open-Source-Modelle, das auf 3,5 Billionen Token trainiert wurde. Diese umfassende Ausbildung ermöglicht ein außergewöhnliches Sprachverständnis und eine große Vielseitigkeit bei den Anwendungen. Darüber hinaus steigert Falcon LLM durch den Einsatz innovativer Technologien wie Multi-Query-Attention und benutzerdefinierte Trion-Kernel in seiner Architektur seine Effizienz und Effektivität.

2. Wie funktioniert der Aufmerksamkeitsmechanismus von Falcon 40B mit mehreren Abfragen?

Falcon 40B verwendet einen einzigartigen Multi-Query-Attention-Mechanismus, bei dem ein einziges Schlüssel- und Wertepaar für alle Aufmerksamkeitsköpfe verwendet wird, was sich von herkömmlichen Multi-Head-Attention-Schemata unterscheidet. Dieser Ansatz verbessert die Skalierbarkeit des Modells während der Inferenz, ohne den Pretrainingsprozess wesentlich zu beeinträchtigen, und steigert die Gesamtleistung und Effizienz des Modells.

3. Was sind die Haupteinsatzgebiete von Falcon 40B und 180B?

Der Falcon 40B ist vielseitig einsetzbar und eignet sich für verschiedene Aufgaben, wie z. B. die Erstellung von Inhalten, Kundendienst und Sprachübersetzungen. Falcon 180B ist fortgeschrittener und zeichnet sich durch komplexe Aufgaben aus, die tiefes logisches Denken erfordern, z. B. fortgeschrittene Recherchen, Codierung, Leistungsbewertungen und Wissenstests. Sein umfangreiches Training auf verschiedenen Datensätzen macht es auch zu einem leistungsstarken Werkzeug für das Training von Gen-AI-Bots.

4. Kann Falcon LLM für bestimmte Anwendungsfälle angepasst werden?

Ja, einer der Hauptvorteile von Falcon LLM ist sein Open-Source-Charakter, der es den Nutzern ermöglicht, die Modelle für spezifische Anwendungen anzupassen und zu verfeinern. Das Modell Falcon 180B zum Beispiel gibt es in zwei Versionen: ein standardmäßiges, vortrainiertes Modell und eine für den Chat optimierte Version, die jeweils unterschiedliche Anforderungen erfüllen. Dank dieser Flexibilität können Organisationen das Modell an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen.

5. Was sind die rechnerischen Anforderungen für die Ausführung von Falcon LLM-Modellen?

Die Ausführung von Falcon LLM-Modellen, insbesondere der größeren Varianten wie Falcon 180B, erfordert erhebliche Rechenressourcen. So benötigt Falcon 180B etwa 640 GB Speicher für die Inferenz, und aufgrund seiner Größe ist es schwierig, es auf Standard-Computersystemen auszuführen. Dieser hohe Ressourcenbedarf sollte bei der Planung des Einsatzes des Modells, insbesondere bei Dauerbetrieb, berücksichtigt werden.

6. Wie trägt Falcon LLM zur KI-Forschung und -Entwicklung bei?

Das Open-Source-Framework von Falcon LLM leistet einen wichtigen Beitrag zur KI-Forschung und -Entwicklung, indem es eine Plattform für globale Zusammenarbeit und Innovation bietet. Forscher und Entwickler können zu dem Modell beitragen und es verfeinern, was zu schnellen Fortschritten in der KI führt. Dieser kooperative Ansatz gewährleistet, dass Falcon LLM an der Spitze der KI-Technologie bleibt und sich an die sich entwickelnden Bedürfnisse und Herausforderungen anpasst.

7. Wer wird zwischen Falcon LLM und LLaMA gewinnen?

Bei diesem Vergleich erweist sich Falcon als das vorteilhaftere Modell. Aufgrund seiner geringen Größe ist Falcon weniger rechenintensiv beim Training und bei der Nutzung, ein wichtiger Aspekt für alle, die effiziente KI-Lösungen suchen. Es zeichnet sich durch ein hohes Maß an Vielseitigkeit und Kompetenz bei Aufgaben wie Texterstellung, Sprachübersetzung und einer breiten Palette kreativer Inhaltserstellung aus. Die Fähigkeit von Falcon, bei Codierungsaufgaben zu helfen, erweitert seinen Nutzen in verschiedenen technologischen Anwendungen.


Andererseits stößt das LLaMA, obwohl es ein hervorragendes Modell ist, bei diesem Vergleich an gewisse Grenzen. Sein größerer Umfang führt zu einem höheren Rechenaufwand sowohl beim Training als auch bei der Nutzung, was für Nutzer mit begrenzten Ressourcen ein wichtiger Faktor sein kann. Was die Leistung angeht, kann LLaMA nicht ganz mit der Effizienz von Falcon bei der Texterstellung, der Übersetzung von Sprachen und der Erstellung verschiedener Arten von kreativen Inhalten mithalten. Darüber hinaus erstrecken sich seine Fähigkeiten nicht auf Codierungsaufgaben, was seine Anwendbarkeit in Szenarien einschränkt, in denen programmierungsbezogene Unterstützung erforderlich ist.

Obwohl sowohl Falcon als auch LLaMA in ihren jeweiligen Bereichen beeindruckend sind, hat Falcon durch sein kleineres, effizienteres Design und sein breiteres Spektrum an Fähigkeiten, einschließlich der Codierung, einen Vorteil in diesem Vergleich.

Author

Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

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