Falcon 180B y 40B: casos de uso, rendimiento y diferencias

Falcon LLM se distingue no sólo por su destreza técnica, sino también por su naturaleza de código abierto, que pone las capacidades avanzadas de IA al alcance de un público más amplio. Ofrece un conjunto de modelos, entre ellos los Falcon 180B, 40B, 7,5B y 1,3B. Cada modelo se adapta a diferentes capacidades computacionales y casos de uso.

El modelo 180B, por ejemplo, es el más grande y potente, adecuado para tareas complejas, mientras que el modelo 1,3B ofrece una opción más accesible para aplicaciones menos exigentes.

La naturaleza de código abierto de Falcon LLM, en particular sus modelos 7B y 40B, rompe las barreras de acceso a la tecnología de IA. Este enfoque fomenta un ecosistema de IA más inclusivo en el que las personas y las organizaciones pueden desplegar estos modelos en sus propios entornos, fomentando la innovación y la diversidad en las aplicaciones de IA.

¿Qué es el Falcon 40B?

Falcon 40B forma parte del conjunto Falcon Large Language Model (LLM), diseñado específicamente para salvar la distancia entre la alta eficiencia computacional y las capacidades avanzadas de IA. Se trata de un modelo generativo de IA con 40.000 millones de parámetros, que ofrece un equilibrio entre rendimiento y requisitos de recursos.

¿Qué puede hacer el Falcon LLM 40B?

Falcon 40B es capaz de realizar una amplia gama de tareas, como generación creativa de contenidos, resolución de problemas complejos, operaciones de atención al cliente, asistencia virtual, traducción de idiomas y análisis de opiniones.

Este modelo destaca especialmente por su capacidad para automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia en diversas industrias. Falcon 40B, al ser de código abierto, proporciona una ventaja significativa en términos de accesibilidad e innovación, lo que permite utilizarlo y modificarlo libremente con fines comerciales.

¿Cómo se desarrolló y entrenó el Falcon 40B?

Entrenado con el enorme conjunto de datos REFINEDWEB de 1 billón de tokens, el desarrollo de Falcon 40 B implicó un amplio uso de GPU y un sofisticado procesamiento de datos. Falcon 40B se sometió a su proceso de entrenamiento en AWS SageMaker utilizando 384 GPU A100 de 40 GB, empleando un enfoque de paralelismo 3D que combinaba paralelismo tensorial (TP=8), paralelismo de canalización (PP=4) y paralelismo de datos (DP=12) junto con ZeRO. Esta fase de formación comenzó en diciembre de 2022 y se completó a lo largo de dos meses.

Esta formación ha dotado al modelo de una comprensión excepcional del lenguaje y el contexto, estableciendo un nuevo estándar en el campo del procesamiento del lenguaje natural.

El diseño arquitectónico de Falcon 40B se basa en la estructura de GPT -3, pero incorpora alteraciones significativas para aumentar su rendimiento. Este modelo utiliza incrustaciones posicionales rotativas para mejorar su comprensión de los contextos secuenciales.

Sus mecanismos de atención se amplían con la atención a múltiples consultas y FlashAttention para un procesamiento enriquecido. En el bloque decodificador, Falcon 40B integra configuraciones de atención paralela y perceptrón multicapa (MLP), empleando un enfoque de normalización de doble capa para mantener un equilibrio entre eficiencia y eficacia computacional.

¿Qué es el Falcon 180B?

Falcon 180B representa la cúspide del conjunto Falcon LLM, y cuenta con la impresionante cifra de 180.000 millones de parámetros. Este modelo de decodificación causal se ha entrenado con 3,5 billones de tokens de RefinedWeb, lo que lo convierte en uno de los LLM de código abierto más avanzados. Fue construido por
TII
.

Destaca en una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural, ofreciendo capacidades sin parangón en razonamiento, codificación, competencia y pruebas de conocimientos.

Su formación en el extenso conjunto de datos RefinedWeb, que incluye una amplia gama de fuentes de datos como artículos de investigación, textos jurídicos, noticias, literatura y conversaciones en redes sociales, garantiza su competencia en diversas aplicaciones.

El lanzamiento de Falcon 180 B es un hito importante en el desarrollo de la IA, ya que muestra un rendimiento extraordinario en pruebas de comprensión del lenguaje multitarea y pruebas de referencia, rivalizando e incluso superando a otros modelos patentados líderes.

¿Cómo funciona el Falcon 180B?

Como iteración avanzada del modelo Falcon 40B de TII, el modelo Falcon 180B funciona como un modelo de lenguaje autorregresivo con una arquitectura de transformadores optimizada.

Este modelo, que se ha entrenado con un total de 3,5 billones de tokens de datos, incluye datos web procedentes de RefinedWeb y Amazon SageMaker.

Falcon 180B integra un marco de entrenamiento distribuido personalizado llamado Gigatron, que emplea paralelismo 3D con optimización ZeRO y núcleos Trion personalizados. El desarrollo de esta tecnología consumió muchos recursos, ya que se utilizaron hasta 4.096 GPU para un total de 7 millones de horas GPU. Esta amplia formación hace que Falcon 180B sea aproximadamente 2,5 veces mayor que sus homólogos como Llama 2.

Existen dos versiones distintas del Falcon 180B: el modelo 180B estándar y el 180B-Chat. El primero es un modelo preentrenado, que ofrece flexibilidad a las empresas para ajustarlo a aplicaciones específicas. Este último, 180B-Chat, está optimizado para instrucciones generales y se ha perfeccionado en conjuntos de datos de instrucción y conversación, lo que lo hace adecuado para tareas de tipo asistente.

¿Cómo es el rendimiento del Falcon 180B?

En términos de rendimiento, el Falcon 180B ha consolidado la posición de los EAU en el sector de la IA al ofrecer resultados de primera categoría y superar a muchas soluciones existentes.

Ha obtenido altas puntuaciones en la clasificación de Hugging Face y compite estrechamente con modelos propios como el PaLM-2 de Google. A pesar de estar ligeramente por detrás de GPT-4, el amplio entrenamiento de Falcon 180 B en un vasto corpus de texto permite una excepcional comprensión del lenguaje y competencia en varias tareas lingüísticas, revolucionando potencialmente el entrenamiento de bots de Gen-AI.
Lo que distingue a Falcon 180B es su arquitectura abierta, que proporciona acceso a un modelo con un amplio conjunto de parámetros, potenciando así la investigación y la exploración en el procesamiento del lenguaje. Esta capacidad presenta numerosas oportunidades en sectores como la sanidad, las finanzas y la educación.

¿Cómo acceder al Falcon 180B?

El acceso a Falcon 180B está disponible a través de HuggingFace y el sitio web de TII, incluida la vista previa experimental de la versión de chat. AWS también ofrece acceso a través del servicio Amazon SageMaker JumpStart, lo que simplifica la implementación del modelo para los usuarios empresariales.

Falcon 40B vs 180B: ¿Cuál es la diferencia?

Los modelos Falcon-40B preentrenados y de instrucción están disponibles bajo la licencia de software Apache 2.0, mientras que los modelos Falcon-180B preentrenados y de chat están disponibles bajo la licencia TII. He aquí otras 4 diferencias clave entre el Falcon 40B y el 180B:

1. Tamaño y complejidad del modelo

Falcon 40B tiene 40.000 millones de parámetros, lo que lo convierte en un modelo potente pero más manejable en términos de recursos computacionales. Falcon 180B, por su parte, es un modelo mucho más grande, con 180.000 millones de parámetros, que ofrece mayores capacidades y complejidad.

2. Formación y utilización de datos

Falcon 40B se ha entrenado con 1 billón de tokens, lo que le proporciona una amplia comprensión del lenguaje y el contexto. Falcon 180B lo supera con un entrenamiento en 3,5 billones de tokens, lo que da como resultado un modelo lingüístico más matizado y sofisticado.

3. Aplicaciones y casos de uso

Falcon 40B es adecuado para una amplia gama de aplicaciones de uso general, como la generación de contenidos, la atención al cliente y la traducción de idiomas. El Falcon 180B es más capaz de realizar tareas complejas que requieren un razonamiento y una comprensión más profundos, por lo que resulta ideal para proyectos avanzados de investigación y desarrollo.

4. 4. Recursos necesarios

Falcon 40B requiere menos potencia de cálculo para funcionar, lo que lo hace accesible a una gama más amplia de usuarios y sistemas. Falcon 180B, debido a su tamaño y complejidad, exige muchos más recursos computacionales, dirigidos a aplicaciones de gama alta y entornos de investigación.

Más información: Utilidad comercial, tecnología de código abierto y futuro de Falcon LLM

F-FAQ (Preguntas frecuentes de Falcon)

1. ¿Qué diferencia a Falcon LLM de otros grandes modelos lingüísticos?

Falcon LLM, en particular sus modelos Falcon 180B y 40B, destaca por su naturaleza de código abierto y su impresionante escala. Falcon 180B, con 180.000 millones de parámetros, es uno de los mayores modelos de código abierto disponibles, entrenado con la asombrosa cifra de 3,5 billones de fichas. Esta amplia formación permite una comprensión excepcional de los idiomas y una gran versatilidad en las aplicaciones. Además, el uso por parte de Falcon LLM de tecnologías innovadoras como la atención a múltiples consultas y los núcleos Trion personalizados en su arquitectura aumentan su eficiencia y eficacia.

2. ¿Cómo funciona el mecanismo de atención a consultas múltiples de Falcon 40B?

Falcon 40B emplea un mecanismo único de atención multiconsulta, en el que se utiliza un único par de clave y valor en todos los cabezales de atención, a diferencia de los esquemas tradicionales de atención multicabezal. Este enfoque mejora la escalabilidad del modelo durante la inferencia sin afectar significativamente al proceso de preentrenamiento, lo que mejora el rendimiento y la eficacia generales del modelo.

3. ¿Cuáles son las principales aplicaciones de Falcon 40B y 180B?

Falcon 40B es versátil y adecuado para diversas tareas, como la generación de contenidos, la atención al cliente y la traducción de idiomas. El Falcon 180B, al ser más avanzado, destaca en tareas complejas que requieren un razonamiento profundo, como la investigación avanzada, la codificación, las evaluaciones de competencia y las pruebas de conocimientos. Su amplia formación en diversos conjuntos de datos también la convierte en una potente herramienta para la formación de bots Gen-AI.

4. ¿Se puede personalizar Falcon LLM para casos de uso específicos?

Sí, una de las principales ventajas de Falcon LLM es su naturaleza de código abierto, que permite a los usuarios personalizar y ajustar los modelos para aplicaciones específicas. El modelo Falcon 180B, por ejemplo, está disponible en dos versiones: un modelo estándar preentrenado y una versión optimizada para chat, cada una de las cuales responde a necesidades diferentes. Esta flexibilidad permite a las organizaciones adaptar el modelo a sus necesidades específicas.

5. ¿Cuáles son los requisitos computacionales para ejecutar los modelos LLM de Falcon?

La ejecución de los modelos LLM de Falcon, especialmente de las variantes más grandes como Falcon 180B, requiere importantes recursos informáticos. Por ejemplo, Falcon 180B necesita unos 640 GB de memoria para realizar inferencias, y su gran tamaño dificulta su ejecución en sistemas informáticos estándar. Esta elevada demanda de recursos debe tenerse en cuenta a la hora de planificar el uso del modelo, sobre todo para operaciones continuas.

6. ¿Cómo contribuye Falcon LLM a la investigación y el desarrollo de la IA?

El marco de código abierto de Falcon LLM contribuye significativamente a la investigación y el desarrollo de la IA al proporcionar una plataforma para la colaboración y la innovación a escala mundial. Los investigadores y desarrolladores pueden contribuir al modelo y perfeccionarlo, lo que se traduce en rápidos avances en IA. Este enfoque colaborativo garantiza que Falcon LLM se mantenga a la vanguardia de la tecnología de IA, adaptándose a las necesidades y retos cambiantes.

7. ¿Quién ganará entre Falcon LLM y LLaMA?

En esta comparación, Falcon emerge como el modelo más ventajoso. El menor tamaño de Falcon hace que su entrenamiento y utilización requieran menos recursos informáticos, una consideración importante para quienes buscan soluciones de IA eficientes. Destaca en tareas como la generación de textos, la traducción de idiomas y una amplia gama de creación de contenidos creativos, demostrando un alto grado de versatilidad y competencia. Además, la capacidad de Falcon para ayudar en tareas de codificación amplía aún más su utilidad en diversas aplicaciones tecnológicas.


Por otra parte, LLaMA, aunque es un modelo formidable por derecho propio, se enfrenta a ciertas limitaciones en esta comparación. Su mayor tamaño se traduce en un mayor gasto computacional tanto en el entrenamiento como en el uso, lo que puede ser un factor importante para los usuarios con recursos limitados. En términos de rendimiento, LLaMA no alcanza la eficacia de Falcon a la hora de generar texto, traducir idiomas y crear diversos tipos de contenidos creativos. Además, sus capacidades no se extienden a las tareas de codificación, lo que restringe su aplicabilidad en escenarios en los que se requiere asistencia relacionada con la programación.

Aunque tanto Falcon como LLaMA son impresionantes en sus respectivos campos, el diseño más pequeño y eficiente de Falcon, unido a su mayor gama de capacidades, incluida la codificación, le da ventaja en esta comparación.

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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