Falcon 180B i 40B: przypadki użycia, wydajność i różnice

Falcon LLM wyróżnia się nie tylko sprawnością techniczną, ale także otwartym kodem źródłowym, dzięki czemu zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji są dostępne dla szerszego grona odbiorców. Oferuje szereg modeli, w tym Falcon 180B, 40B, 7.5B i 1.3B. Każdy model jest dostosowany do różnych możliwości obliczeniowych i przypadków użycia.

Na przykład model 180B jest największy i najpotężniejszy, odpowiedni do złożonych zadań, podczas gdy model 1,3B oferuje bardziej przystępną opcję dla mniej wymagających zastosowań.

Otwarty charakter Falcon LLM, w szczególności modeli 7B i 40B, przełamuje bariery w dostępie do technologii AI. Takie podejście sprzyja bardziej inkluzywnemu ekosystemowi AI, w którym osoby i organizacje mogą wdrażać te modele we własnych środowiskach, zachęcając do innowacji i różnorodności w zastosowaniach AI.

Czym jest Falcon 40B?

Falcon 40B jest częścią pakietu Falcon Large Language Model (LLM), zaprojektowanego specjalnie w celu wypełnienia luki między wysoką wydajnością obliczeniową a zaawansowanymi możliwościami sztucznej inteligencji. Jest to generatywny model sztucznej inteligencji z 40 miliardami parametrów, oferujący równowagę między wydajnością a wymaganiami dotyczącymi zasobów.

Co potrafi Falcon LLM 40B?

Falcon 40B jest zdolny do wykonywania szerokiego zakresu zadań, w tym kreatywnego generowania treści, rozwiązywania złożonych problemów, obsługi klienta, wirtualnej pomocy, tłumaczenia językowego i analizy nastrojów.

Model ten jest szczególnie godny uwagi ze względu na jego zdolność do automatyzacji powtarzalnych zadań i zwiększania wydajności w różnych branżach. Falcon 40B, jako oprogramowanie typu open-source, zapewnia znaczną przewagę pod względem dostępności i innowacyjności, umożliwiając jego swobodne wykorzystywanie i modyfikowanie do celów komercyjnych.

Jak opracowano i wyszkolono Falcon 40B?

Przetrenowany na ogromnym zestawie danych REFINEDWEB o wartości 1 biliona tokenów, rozwój Falcon 40 B obejmował szerokie wykorzystanie procesorów graficznych i zaawansowane przetwarzanie danych. Falcon 40B przeszedł proces szkolenia w AWS SageMaker przy użyciu 384 procesorów graficznych A100 40 GB, wykorzystując podejście równoległości 3D, które łączyło równoległość tensorową (TP=8), równoległość potokową (PP=4) i równoległość danych (DP=12) wraz z ZeRO. Faza szkoleniowa rozpoczęła się w grudniu 2022 r. i trwała dwa miesiące.

Szkolenie to wyposażyło model w wyjątkowe zrozumienie języka i kontekstu, ustanawiając nowy standard w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego.

Projekt architektoniczny Falcon 40B opiera się na strukturze GPT -3, ale zawiera znaczące zmiany w celu zwiększenia jego wydajności. Model ten wykorzystuje rotacyjne osadzanie pozycyjne, aby poprawić zrozumienie kontekstów sekwencji.

Jego mechanizmy uwagi są rozszerzone o uwagę wielu zapytań i FlashAttention w celu wzbogacenia przetwarzania. W bloku dekodera Falcon 40B integruje konfiguracje równoległej uwagi i perceptronu wielowarstwowego (MLP), wykorzystując podejście normalizacji dwuwarstwowej w celu utrzymania równowagi między wydajnością obliczeniową a skutecznością.

Co to jest Falcon 180B?

Falcon 180B stanowi szczytowe osiągnięcie pakietu Falcon LLM, oferując imponujące 180 miliardów parametrów. Ten model oparty wyłącznie na dekoderze przyczynowym został wytrenowany na ogromnej liczbie 3,5 biliona tokenów RefinedWeb, co czyni go jednym z najbardziej zaawansowanych dostępnych modeli LLM typu open-source. Został zbudowany przez
TII
.

Doskonale sprawdza się w szerokiej gamie zadań przetwarzania języka naturalnego, oferując niezrównane możliwości w zakresie rozumowania, kodowania, biegłości i testów wiedzy.

Jego szkolenie na obszernym zbiorze danych RefinedWeb, który obejmuje różnorodne źródła danych, takie jak artykuły naukowe, teksty prawne, wiadomości, literatura i rozmowy w mediach społecznościowych, zapewnia jego biegłość w różnych zastosowaniach.

Premiera Falcona 180 B jest kamieniem milowym w rozwoju sztucznej inteligencji, pokazując niezwykłą wydajność w wielozadaniowym rozumieniu języka i testach porównawczych, rywalizując, a nawet przewyższając inne wiodące zastrzeżone modele.

Jak działa Falcon 180B?

Jako zaawansowana iteracja modelu Falcon 40B firmy TII, model Falcon 180B działa jako autoregresyjny model językowy ze zoptymalizowaną architekturą transformatora.

Model ten, wytrenowany w oparciu o 3,5 biliona tokenów danych, obejmuje dane internetowe pochodzące z RefinedWeb i Amazon SageMaker.

Falcon 180B integruje niestandardowy rozproszony framework szkoleniowy o nazwie Gigatron, który wykorzystuje równoległość 3D z optymalizacją ZeRO i niestandardowymi jądrami Trion. Opracowanie tej technologii wymagało znacznych zasobów, wykorzystując do 4096 procesorów graficznych, co dało łącznie 7 milionów godzin pracy GPU. Tak rozległy trening sprawia, że Falcon 180B jest około 2,5 razy większy niż jego odpowiedniki, takie jak Llama 2.

Dostępne są dwie różne wersje Falcon 180B: standardowy model 180B i 180B-Chat. Pierwszy z nich to wstępnie wytrenowany model, oferujący firmom elastyczność w dostosowywaniu go do konkretnych zastosowań. Ten ostatni, 180B-Chat, jest zoptymalizowany pod kątem ogólnych instrukcji i został dostrojony do zbiorów danych instruktażowych i konwersacyjnych, dzięki czemu nadaje się do zadań typu asystenckiego.

Jaka jest wydajność Falcona 180B?

Pod względem wydajności Falcon 180B ugruntował pozycję Zjednoczonych Emiratów Arabskich w branży sztucznej inteligencji, zapewniając najlepsze wyniki i przewyższając wiele istniejących rozwiązań.

Osiągnął wysokie wyniki w tabeli liderów Hugging Face i ściśle konkuruje z zastrzeżonymi modelami, takimi jak PaLM-2 firmy Google. Pomimo nieznacznego opóźnienia w stosunku do GPT-4, obszerny trening Falcona 180 B na ogromnym korpusie tekstowym umożliwia wyjątkowe zrozumienie języka i biegłość w różnych zadaniach językowych, potencjalnie rewolucjonizując szkolenie botów Gen-AI.
To, co wyróżnia Falcon 180B, to jego otwarta architektura, zapewniająca dostęp do modelu z szerokim zestawem parametrów, umożliwiając w ten sposób badania i eksplorację w zakresie przetwarzania języka. Ta zdolność stwarza wiele możliwości w sektorach takich jak opieka zdrowotna, finanse i edukacja.

Jak uzyskać dostęp do Falcon 180B?

Dostęp do Falcona 180B można uzyskać za pośrednictwem HuggingFace i strony internetowej TII, w tym eksperymentalnego podglądu wersji czatu. AWS oferuje również dostęp za pośrednictwem usługi Amazon SageMaker JumpStart, upraszczając wdrożenie modelu dla użytkowników biznesowych.

Falcon 40B vs 180B: Jaka jest różnica?

Wstępnie wytrenowane i instruktażowe modele Falcon-40B są dostępne na licencji oprogramowania Apache 2.0, podczas gdy wstępnie wytrenowane i czatowe modele Falcon-180B są dostępne na licencji TII. Oto 4 inne kluczowe różnice między Falconem 40B i 180B:

1. Rozmiar i złożoność modelu

Falcon 40B ma 40 miliardów parametrów, co czyni go potężnym, ale łatwiejszym w zarządzaniu modelem pod względem zasobów obliczeniowych. Z drugiej strony Falcon 180B to znacznie większy model o 180 miliardach parametrów, oferujący większe możliwości i złożoność.

2. Szkolenie i wykorzystanie danych

Falcon 40B jest szkolony na 1 bilionie tokenów, co zapewnia mu szerokie zrozumienie języka i kontekstu. Falcon 180B przewyższa to dzięki szkoleniu na 3,5 biliona tokenów, co skutkuje bardziej zniuansowanym i wyrafinowanym modelem językowym.

3. Aplikacje i przypadki użycia

Falcon 40B nadaje się do szerokiego zakresu zastosowań ogólnego przeznaczenia, w tym do generowania treści, obsługi klienta i tłumaczenia językowego. Falcon 180B lepiej radzi sobie ze złożonymi zadaniami wymagającymi głębszego rozumowania i zrozumienia, dzięki czemu idealnie nadaje się do zaawansowanych projektów badawczo-rozwojowych.

4. Wymagania dotyczące zasobów

Falcon 40B wymaga mniejszej mocy obliczeniowej do działania, dzięki czemu jest dostępny dla szerszego grona użytkowników i systemów. Falcon 180B, ze względu na swój rozmiar i złożoność, wymaga znacznie większych zasobów obliczeniowych, ukierunkowanych na zaawansowane aplikacje i środowiska badawcze.

Czytaj więcej: Komercyjna użyteczność, technologia open source i przyszłość Falcon LLM

F-FAQ (najczęściej zadawane pytania Falcona)

1. Co odróżnia Falcon LLM od innych dużych modeli językowych?

Falcon LLM, w szczególności modele Falcon 180B i 40B, wyróżnia się ze względu na swój otwarty charakter i imponującą skalę. Falcon 180B, ze 180 miliardami parametrów, jest jednym z największych dostępnych modeli open-source, przeszkolonym na oszałamiającej liczbie 3,5 biliona tokenów. To rozległe szkolenie pozwala na wyjątkowe zrozumienie języka i wszechstronność w zastosowaniach. Dodatkowo, Falcon LLM wykorzystuje innowacyjne technologie, takie jak uwaga na wiele zapytań i niestandardowe jądra Trion w swojej architekturze, co zwiększa jego wydajność i skuteczność.

2. Jak działa mechanizm Multi-Query Attention w Falcon 40B?

Falcon 40B wykorzystuje unikalny mechanizm Multi-Query Attention, w którym pojedynczy klucz i para wartości są używane we wszystkich głowicach uwagi, różniąc się od tradycyjnych schematów uwagi z wieloma głowicami. Takie podejście poprawia skalowalność modelu podczas wnioskowania bez znaczącego wpływu na proces wstępnego szkolenia, zwiększając ogólną wydajność i efektywność modelu.

3. Jakie są główne zastosowania Falcon 40B i 180B?

Falcon 40B jest wszechstronny i nadaje się do różnych zadań, w tym generowania treści, obsługi klienta i tłumaczeń językowych. Falcon 180B, będąc bardziej zaawansowanym, wyróżnia się w złożonych zadaniach wymagających głębokiego rozumowania, takich jak zaawansowane badania, kodowanie, oceny biegłości i testy wiedzy. Jego rozległe szkolenie na różnych zestawach danych czyni go również potężnym narzędziem do szkolenia botów Gen-AI.

4. Czy Falcon LLM można dostosować do konkretnych przypadków użycia?

Tak, jedną z kluczowych zalet Falcon LLM jest jego charakter open-source, umożliwiający użytkownikom dostosowywanie i dostrajanie modeli do konkretnych zastosowań. Na przykład model Falcon 180B jest dostępny w dwóch wersjach: standardowy model wstępnie wytrenowany i wersja zoptymalizowana pod kątem czatu, z których każda spełnia różne wymagania. Ta elastyczność umożliwia organizacjom dostosowanie modelu do ich unikalnych potrzeb.

5. Jakie są wymagania obliczeniowe dla modeli Falcon LLM?

Uruchamianie modeli Falcon LLM, zwłaszcza większych wariantów, takich jak Falcon 180B, wymaga znacznych zasobów obliczeniowych. Na przykład Falcon 180B potrzebuje około 640 GB pamięci do wnioskowania, a jego duży rozmiar sprawia, że trudno jest go uruchomić na standardowych systemach obliczeniowych. To wysokie zapotrzebowanie na zasoby należy wziąć pod uwagę podczas planowania korzystania z modelu, szczególnie w przypadku operacji ciągłych.

6. W jaki sposób Falcon LLM przyczynia się do badań i rozwoju AI?

Otwarty framework Falcon LLM znacząco przyczynia się do badań i rozwoju sztucznej inteligencji, zapewniając platformę do globalnej współpracy i innowacji. Naukowcy i programiści mogą przyczynić się do udoskonalenia modelu, co prowadzi do szybkich postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji. To podejście oparte na współpracy zapewnia, że Falcon LLM pozostaje w czołówce technologii AI, dostosowując się do zmieniających się potrzeb i wyzwań.

7. Kto wygra między Falcon LLM a LLaMA?

W tym porównaniu Falcon wyłania się jako bardziej korzystny model. Mniejszy rozmiar Falcona sprawia, że jego trenowanie i wykorzystywanie wymaga mniejszej mocy obliczeniowej, co jest ważnym czynnikiem dla osób poszukujących wydajnych rozwiązań AI. Doskonale sprawdza się w zadaniach takich jak generowanie tekstu, tłumaczenie językowe i szeroki wachlarz kreatywnego tworzenia treści, wykazując wysoki stopień wszechstronności i biegłości. Dodatkowo, zdolność Falcona do wspomagania zadań kodowania dodatkowo zwiększa jego użyteczność w różnych zastosowaniach technologicznych.


Z drugiej strony, LLaMA, choć sama w sobie jest potężnym modelem, napotyka pewne ograniczenia w tym porównaniu. Większy rozmiar przekłada się na większe koszty obliczeniowe zarówno podczas szkolenia, jak i użytkowania, co może być istotnym czynnikiem dla użytkowników z ograniczonymi zasobami. Pod względem wydajności LLaMA nie dorównuje Falconowi w generowaniu tekstu, tłumaczeniu języków i tworzeniu różnego rodzaju kreatywnych treści. Co więcej, jego możliwości nie obejmują zadań związanych z kodowaniem, co ogranicza jego zastosowanie w scenariuszach, w których wymagana jest pomoc związana z programowaniem.

Chociaż zarówno Falcon, jak i LLaMA są imponujące w swoich dziedzinach, mniejsza, bardziej wydajna konstrukcja Falcona w połączeniu z szerszym zakresem możliwości, w tym kodowania, daje mu przewagę w tym porównaniu.

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.

More From Our Blog

GPT-4o: OpenAI prezentuje najnowszy model językowy dostępny za darmo dla użytkowników

GPT-4o: OpenAI prezentuje najnowszy model językowy dostępny za darmo dla użytkowników

Po mnóstwie spekulacji w mediach społecznościowych i na innych forach na temat tego, co OpenAI ma dla nas w zanadrzu, wczoraj OpenAI w końcu ujawniło swój najnowszy i najpotężniejszy LLM do tej pory – GPT-4o (“o” dla omni). ...

Read More
Groq i Llama 3: Duet zmieniający zasady gry

Groq i Llama 3: Duet zmieniający zasady gry

Kilka miesięcy temu nowa firma o nazwie “Groq” pojawiła się pozornie znikąd, dokonując przełomu w branży sztucznej inteligencji. Zapewniły one platformę dla programistów, aby uzyskać dostęp do LPU jako silników wnioskowania d...

Read More

Build Your Own Business AI

Get Started Free
Top