Falcon 180B et 40B : cas d’utilisation, performances et différences

Falcon LLM se distingue non seulement par ses prouesses techniques, mais aussi par sa nature open-source, qui rend les capacités d’IA avancées accessibles à un public plus large. Elle propose une série de modèles, dont les Falcon 180B, 40B, 7.5B et 1.3B. Chaque modèle est adapté à des capacités de calcul et à des cas d’utilisation différents.

Le modèle 180B, par exemple, est le plus grand et le plus puissant, adapté aux tâches complexes, tandis que le modèle 1,3B offre une option plus accessible pour les applications moins exigeantes.

La nature open-source de Falcon LLM, en particulier ses modèles 7B et 40B, élimine les obstacles à l’accès à la technologie de l’IA. Cette approche favorise un écosystème de l’IA plus inclusif où les individus et les organisations peuvent déployer ces modèles dans leur propre environnement, encourageant l’innovation et la diversité dans les applications de l’IA.

Saint Faucon ! 🤯

Un Falcon 7B LLM fonctionne sur M1 Mac avec CoreML à plus de 4 tokens/sec. C’est tout. pic.twitter.com/9lmigrQIiY

– Itamar Golan 🤓 (@ItakGol) 3 juin 2023

Qu’est-ce que le Falcon 40B ?

Falcon 40B fait partie de la suite Falcon Large Language Model (LLM), spécialement conçue pour combler le fossé entre une grande efficacité de calcul et des capacités d’IA avancées. Il s’agit d’un modèle d’IA génératif avec 40 milliards de paramètres, offrant un équilibre entre les performances et les exigences en matière de ressources.

Présentation du Falcon-40B ! 🚀

En tête du classement Open-LLM, Falcon-40B a surpassé LLaMA, SableLM, MPT, etc.

Disponible dans l’écosystème HuggingFace, il est super facile de l’utiliser ! 🚀

Regardez ça 👇 pic.twitter.com/YyXpXvNKKC

– Akshay 🚀 (@akshay_pachaar) 28 mai 2023

Que peut faire le Falcon LLM 40B ?

Falcon 40B est capable d’accomplir un large éventail de tâches, notamment la génération de contenu créatif, la résolution de problèmes complexes, les opérations de service à la clientèle, l’assistance virtuelle, la traduction linguistique et l’analyse des sentiments.

Ce modèle est particulièrement remarquable pour sa capacité à automatiser les tâches répétitives et à améliorer l’efficacité dans diverses industries. Le Falcon 40B, en tant que logiciel libre, offre un avantage significatif en termes d’accessibilité et d’innovation, ce qui permet de l’utiliser et de le modifier librement à des fins commerciales.

Comment le Falcon 40B a-t-il été développé et formé ?

Entraîné sur l’énorme ensemble de données REFINEDWEB (1 000 milliards de jetons), le développement de Falcon 40 B a nécessité une utilisation intensive des GPU et un traitement sophistiqué des données. Falcon 40B a subi son processus d’entraînement sur AWS SageMaker en utilisant 384 GPU A100 40GB, en employant une approche de parallélisme 3D qui combine le parallélisme tensoriel (TP=8), le parallélisme de pipeline (PP=4), et le parallélisme de données (DP=12) avec ZeRO. Cette phase de formation a débuté en décembre 2022 et s’est déroulée sur deux mois.

Cette formation a doté le modèle d’une compréhension exceptionnelle de la langue et du contexte, établissant ainsi une nouvelle norme dans le domaine du traitement du langage naturel.

La conception architecturale de Falcon 40B est basée sur le cadre de GPT -3, mais elle incorpore des modifications significatives pour améliorer ses performances. Ce modèle utilise les enchâssements positionnels rotatifs pour améliorer sa compréhension des contextes de séquence.

Ses mécanismes d’attention sont complétés par l’attention multi-requête et FlashAttention pour un traitement enrichi. Dans le bloc décodeur, Falcon 40B intègre des configurations d’attention parallèle et de perceptron multicouche (MLP), en utilisant une approche de normalisation à deux couches pour maintenir un équilibre entre l’efficacité et l’efficience du calcul.

Qu’est-ce que le Falcon 180B ?

Le Falcon 180B représente l’apogée de la suite Falcon LLM, avec un nombre impressionnant de 180 milliards de paramètres. Ce modèle de décodeur causal uniquement est entraîné sur un nombre massif de 3,5 trillions de tokens de RefinedWeb, ce qui en fait l’un des LLM open-source les plus avancés disponibles. Il a été construit par
TII
.

Il excelle dans un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, offrant des capacités inégalées en matière de raisonnement, de codage, de compétence et de tests de connaissance.

Sa formation sur le vaste ensemble de données RefinedWeb, qui comprend une gamme variée de sources de données telles que des documents de recherche, des textes juridiques, des nouvelles, de la littérature et des conversations sur les médias sociaux, garantit sa compétence dans diverses applications.

Le lancement du Falcon 180 B marque une étape importante dans le développement de l’IA, avec des performances remarquables en matière de compréhension du langage multitâche et de tests de référence, rivalisant et même dépassant d’autres modèles propriétaires de premier plan.

Comment fonctionne le Falcon 180B ?

Itération avancée du modèle Falcon 40B de TII, le modèle Falcon 180B fonctionne comme un modèle de langage auto-régressif avec une architecture de transformateur optimisée.

Entraîné sur 3,5 trillions de données, ce modèle inclut des données web provenant de RefinedWeb et d’Amazon SageMaker.

Le Falcon 180B intègre un cadre d’entraînement distribué personnalisé appelé Gigatron, qui utilise le parallélisme 3D avec l’optimisation ZeRO et les noyaux Trion personnalisés. Le développement de cette technologie a nécessité beaucoup de ressources, utilisant jusqu’à 4096 GPU pour un total de 7 millions d’heures GPU. Grâce à cet entraînement intensif, le Falcon 180B est environ 2,5 fois plus grand que ses homologues tels que le Llama 2.

Deux versions distinctes du Falcon 180B sont disponibles : le modèle standard 180B et le 180B-Chat. Le premier est un modèle pré-entraîné, ce qui permet aux entreprises de l’adapter à des applications spécifiques. Le dernier, 180B-Chat, est optimisé pour les instructions générales et a été affiné sur des ensembles de données pédagogiques et conversationnelles, ce qui le rend adapté aux tâches d’assistance.

Quelles sont les performances du Falcon 180B ?

En termes de performances, le Falcon 180B a consolidé la position des Émirats arabes unis dans l’industrie de l’IA en fournissant des résultats de premier ordre et en surpassant de nombreuses solutions existantes.

Il a obtenu d’excellents résultats au classement Hugging Face et rivalise étroitement avec des modèles propriétaires tels que le PaLM-2 de Google. Malgré un léger retard par rapport à GPT-4, l’entraînement intensif du Falcon 180 B sur un vaste corpus de textes permet une compréhension exceptionnelle de la langue et une maîtrise de diverses tâches linguistiques, ce qui pourrait révolutionner l’entraînement des robots de l’IA générique.
Ce qui distingue Falcon 180B, c’est son architecture ouverte, qui permet d’accéder à un modèle doté d’un vaste ensemble de paramètres, favorisant ainsi la recherche et l’exploration dans le domaine du traitement du langage. Cette capacité offre de nombreuses possibilités dans des secteurs tels que les soins de santé, la finance et l’éducation.

Comment accéder au Falcon 180B ?

L’accès au Falcon 180B est possible via HuggingFace et le site web de TII, y compris la prévisualisation expérimentale de la version chat. AWS offre également un accès via le service Amazon SageMaker JumpStart, ce qui simplifie le déploiement du modèle pour les utilisateurs professionnels.

Falcon 40B vs 180B : Quelle est la différence ?

Les modèles pré-entraînés et d’instruction du Falcon-40B sont disponibles sous la licence Apache 2.0, tandis que les modèles pré-entraînés et d’instruction du Falcon-180B sont disponibles sous la licence TII. Voici 4 autres différences essentielles entre les Falcon 40B et 180B :

1. Taille et complexité du modèle

Falcon 40B compte 40 milliards de paramètres, ce qui en fait un modèle puissant mais plus facile à gérer en termes de ressources informatiques. Le Falcon 180B, quant à lui, est un modèle beaucoup plus grand avec 180 milliards de paramètres, offrant des capacités et une complexité accrues.

2. Formation et utilisation des données

Falcon 40B est formé sur 1 000 milliards de jetons, ce qui lui permet d’avoir une compréhension étendue du langage et du contexte. Falcon 180B va plus loin en s’entraînant sur 3,5 trillions de tokens, ce qui permet d’obtenir un modèle linguistique plus nuancé et plus sophistiqué.

3. Applications et cas d’utilisation

Falcon 40B convient à un large éventail d’applications générales, notamment la génération de contenu, le service clientèle et la traduction. Le Falcon 180B est plus apte à gérer des tâches complexes nécessitant un raisonnement et une compréhension plus approfondis, ce qui le rend idéal pour les projets de recherche et de développement avancés.

4. Besoins en ressources

Falcon 40B nécessite moins de puissance de calcul pour fonctionner, ce qui le rend accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs et de systèmes. Le Falcon 180B, en raison de sa taille et de sa complexité, exige des ressources de calcul nettement plus importantes et vise des applications haut de gamme et des environnements de recherche.

En savoir plus : L’utilisation commerciale, la technologie Open-Source et l’avenir de Falcon LLM

F-FAQ (Foire aux questions de Falcon)

1. Qu’est-ce qui distingue Falcon LLM des autres grands modèles linguistiques ?

Le Falcon LLM, en particulier ses modèles Falcon 180B et 40B, se distingue par sa nature open-source et son échelle impressionnante. Falcon 180B, avec 180 milliards de paramètres, est l’un des plus grands modèles open-source disponibles, formé sur un nombre stupéfiant de 3,5 trillions de jetons. Cette formation approfondie permet une compréhension exceptionnelle de la langue et une polyvalence dans les applications. En outre, l’utilisation par Falcon LLM de technologies innovantes telles que l’attention multi-requête et les noyaux Trion personnalisés dans son architecture améliore son efficacité et son efficience.

2. Comment fonctionne le mécanisme d’attention multi-requêtes du Falcon 40B ?

Falcon 40B utilise un mécanisme unique d’attention multi-requêtes, dans lequel une seule paire de clés et de valeurs est utilisée pour toutes les têtes d’attention, ce qui diffère des schémas d’attention multi-têtes traditionnels. Cette approche améliore l’évolutivité du modèle pendant l’inférence sans avoir d’impact significatif sur le processus de préformation, améliorant ainsi la performance et l’efficacité globales du modèle.

3. Quelles sont les principales applications des Falcon 40B et 180B ?

Le Falcon 40B est polyvalent et convient à diverses tâches, notamment la génération de contenu, le service à la clientèle et la traduction. Le Falcon 180B, plus avancé, excelle dans les tâches complexes qui requièrent un raisonnement approfondi, telles que la recherche avancée, le codage, l’évaluation des compétences et le contrôle des connaissances. Sa formation approfondie sur divers ensembles de données en fait également un outil puissant pour la formation de robots Gen-AI.

4. Falcon LLM peut-il être personnalisé pour des cas d’utilisation spécifiques ?

Oui, l’un des principaux avantages de Falcon LLM est sa nature open-source, qui permet aux utilisateurs de personnaliser et d’affiner les modèles pour des applications spécifiques. Le modèle Falcon 180B, par exemple, existe en deux versions : un modèle standard pré-entraîné et une version optimisée pour le chat, chacun répondant à des besoins différents. Cette flexibilité permet aux organisations d’adapter le modèle à leurs besoins spécifiques.

5. Quelles sont les exigences informatiques pour l’exécution des modèles Falcon LLM ?

L’exécution des modèles Falcon LLM, en particulier les variantes les plus grandes comme le Falcon 180B, nécessite des ressources informatiques considérables. Par exemple, Falcon 180B a besoin d’environ 640 Go de mémoire pour l’inférence, et sa grande taille le rend difficile à exécuter sur des systèmes informatiques standard. Cette forte demande de ressources doit être prise en compte lors de la planification de l’utilisation du modèle, en particulier pour les opérations continues.

6. Comment le programme Falcon LLM contribue-t-il à la recherche et au développement dans le domaine de l’IA ?

Le cadre open-source de Falcon LLM contribue de manière significative à la recherche et au développement de l’IA en fournissant une plateforme pour la collaboration et l’innovation à l’échelle mondiale. Les chercheurs et les développeurs peuvent contribuer au modèle et l’affiner, ce qui permet des avancées rapides dans le domaine de l’IA. Cette approche collaborative permet à Falcon LLM de rester à la pointe de la technologie de l’IA et de s’adapter à l’évolution des besoins et des défis.

7. Qui gagnera entre Falcon LLM et LLaMA ?

Dans cette comparaison, Falcon apparaît comme le modèle le plus avantageux. La taille réduite de Falcon rend son entraînement et son utilisation moins intensifs en termes de calcul, ce qui est important pour ceux qui recherchent des solutions d’IA efficaces. Il excelle dans des tâches telles que la génération de textes, la traduction de langues et un large éventail de création de contenu créatif, faisant preuve d’un haut degré de polyvalence et de compétence. En outre, la capacité de Falcon à faciliter les tâches de codage accroît encore son utilité dans diverses applications technologiques.

Vous vous souvenez de LLaMA-2 ?

C’était le meilleur LLM open-source du mois dernier.

PLUS JAMAIS !

Bienvenue à Falcon-180B !

J’ai effectué une comparaison

GPT-4 vs. Falcon-180B

Les résultats sont inattendus !

(à mettre en signet pour référence ultérieure)

➤ Falcon sonne moins robotique

Le style d’écriture par défaut de ChatGPT… pic.twitter.com/OqdcIvEBMe

– Luke Skyward (@Olearningcurve) 8 septembre 2023

D’autre part, LLaMA, tout en étant un modèle formidable en soi, est confronté à certaines limites dans cette comparaison. Sa taille plus importante se traduit par un coût de calcul plus élevé, tant pour la formation que pour l’utilisation, ce qui peut constituer un facteur important pour les utilisateurs disposant de ressources limitées. En termes de performances, LLaMA n’atteint pas tout à fait l’efficacité de Falcon dans la génération de textes, la traduction de langues et la création de divers types de contenus créatifs. En outre, ses capacités ne s’étendent pas aux tâches de codage, ce qui limite son applicabilité dans les scénarios où une assistance à la programmation est nécessaire.

Bien que Falcon et LLaMA soient tous deux impressionnants dans leurs domaines respectifs, la conception plus petite et plus efficace de Falcon, associée à son éventail plus large de capacités, y compris le codage, lui confère un avantage dans cette comparaison.