Comment affiner le Lama 2

Meta relève la barre dans le domaine de l’IA avec l’introduction de sa dernière version de Llama, un modèle de langage open source. C’est la dernière version, Lama 2, offre une mise à niveau significative, offrant aux utilisateurs un ensemble d’outils complet pour alimenter l’innovation et élargir les limites de leurs créations numériques. Plongeons-nous dans les caractéristiques remarquables de Llama 2 et explorons comment affiner ce modèle à la pointe de la technologie.

IA open source

Principalement préformé à l’aide d’une vaste gamme de ressources en ligne accessibles au public, Lama 2 se distingue par ses prouesses incroyables et ses capacités améliorées. Lama-2-chat, le modèle affiné, est le produit de l’intégration de données pédagogiques accessibles au public et de plus d’un million d’annotations humaines. Cette approche méticuleuse a fait en sorte que les modèles Llama 2 aient une longueur de contexte deux fois supérieure à celle de Llama 1, avec une formation impressionnante base de 2 000 milliards de jetons.

La capacité de Llama 2 à surpasser les autres modèles de langage open source sur de nombreux benchmarks externes, y compris des tests de codage, de raisonnement, de compétence et de connaissances, témoigne de ses performances de haut niveau.

Téléchargement de Lama 2

La formation du modèle Llama-2-chat est un processus complexe, propulsé par la fusion de plusieurs stratégies technologiques. Initialement, Llama 2 utilise des données en ligne accessibles au public pour la pré-formation, suivies d’un réglage fin supervisé pour créer une version initiale de Llama-2-chat. Le modèle subit ensuite un raffinement itératif grâce à l’apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF), en utilisant des techniques telles que l’échantillonnage par rejet et l’optimisation de la politique proximale (PPO).

Lorsque vous téléchargez un modèle Llama 2, votre colis comprendra les éléments suivants : code du modèle, poids du modèle, README (guide de l’utilisateur), guide d’utilisation responsable, licence, politique d’utilisation acceptable et carte de modèle.

Réglage fin Lama 2

L’un des principaux attraits de Llama 2 est son potentiel de réglage fin. Un didacticiel complet est disponible, qui guide les utilisateurs sur la façon d’affiner le modèle Llama 2 à l’aide de l’approximation quantifiée de bas rang (QLoRA) et de télécharger ensuite le modèle sur le hub de modèles Hugging Face.

Par exemple, le didacticiel intégré ci-dessous illustre ce processus à l’aide d’un ensemble de données en français, permettant ainsi au modèle Llama 2 de générer du texte en français. Cela implique d’affiner le modèle à l’aide de citations françaises, un processus inspiré d’un didacticiel Hugging Face, qui réduit les besoins en précision et en mémoire du modèle grâce à QLoRA.

Dans cet exemple de tutoriel, le réglage fin du modèle Llama 2 nécessite Google Colab, un outil avantageux permettant moins de 15 Go d’utilisation de la mémoire en raison du modèle quantifié. Cela implique également l’utilisation de quatre bibliothèques principales : Accelerate, PiFT, Transformers et Datasets. De plus, les pondérations et les biais sont utilisés pour la quantification 4 bits et la surveillance du processus de formation.

L’ensemble de données, disponible sur le hub de modèle Hugging Face, contient des invites et des réponses formatées pour l’entraînement du modèle. Tout au long du processus de formation, il est essentiel de surveiller la convergence, en anticipant que la perte de formation diminuera avec le temps. À la fin de la formation, le modèle peut être enregistré et utilisé pour la génération de texte. Dans la vidéo ci-dessus, apprenez également à authentifier le bloc-notes avec le concentrateur de modèles Hugging Face et à télécharger le modèle pour une utilisation future.

Le réglage fin du modèle Llama 2 étend ses capacités, lui permettant de gérer plus efficacement une variété de tâches. Il permet aux individus, aux créateurs, aux chercheurs et aux entreprises d’expérimenter, d’innover et de faire évoluer leurs idées de manière responsable. Que vous soyez un novice ou un professionnel chevronné dans le domaine, prendre le temps d’apprendre à peaufiner Llama 2 améliorera sûrement vos applications d’IA et donnera vie à vos idées.

Pour plus d’informations sur la dernière IA open source publiée par Meta, passez à la page officielle du produit pour plus d’informations et des liens de téléchargement.

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