Strona główna » Ai e-book o sztucznej inteligencji » h2oGPT i LLM Studio upraszczają pracę z modelami językowymi open source

h2oGPT i LLM Studio upraszczają pracę z modelami językowymi open source

by kapdes
h20

Zespół naukowców z H2O.ai zaprezentował ekosystem open-source do opracowywania i testowania dużych modeli językowych (LLM).

W swoim artykule naukowcy podkreślają zagrożenia związane z dużymi modelami językowymi, takie jak stronniczość, generowanie szkodliwych lub chronionych prawem autorskim tekstów, obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa oraz brak przejrzystości danych szkoleniowych. Projekt ma na celu rozwiązanie tych kwestii poprzez opracowanie otwartych alternatyw dla zamkniętych podejść.

Naukowcy twierdzą, że otwarte oprogramowanie LLM oferuje większą elastyczność, kontrolę i efektywność kosztową, jednocześnie rozwiązując kwestie prywatności i bezpieczeństwa. Pozwalają one użytkownikom bezpiecznie trenować LLM na prywatnych danych, dostosowywać modele do ich konkretnych potrzeb i zastosowań oraz wdrażać je we własnej infrastrukturze. Zapewniają również większy wgląd i przejrzystość, co jest niezbędne do zrozumienia zachowania LLM.

Ramy LLM H2O dla modeli open source

Jednak szkolenie, optymalizacja i wdrażanie to trudne zadania. Biblioteki open-source h2oGPT i H2O LLM Studio zostały opracowane w celu ułatwienia tych zadań. Framework obsługuje wszystkie modele językowe typu open source, w tym GPT-NeoX, Falcon, LLaMa 2, Vicuna, Mistral, WizardLM, h2oGPT i MPT.

h2oGPT wspiera badania open-source nad LLM i ich integracją przy jednoczesnym zachowaniu prywatności i przejrzystości. Głównym zastosowaniem tej biblioteki jest efektywne wdrażanie i testowanie różnych LLM na prywatnych bazach danych i dokumentach.

H2O LLM Studio uzupełnia h2oGPT, umożliwiając użytkownikom optymalizację dowolnego LLM za pomocą technik takich jak adaptery LoRA, uczenie ze wzmocnieniem i 4-bitowe szkolenie. Biblioteka zapewnia graficzny interfejs użytkownika zaprojektowany specjalnie do pracy z modelami językowymi typu open source.

H2O LLM Studio umożliwia dostosowanie konfiguracji eksperymentalnej, w tym zestawów danych, wyboru modelu, optymalizatora, planowania szybkości uczenia się, tokenizera, długości sekwencji, adapterów niskiego rzędu, zestawu walidacji i metryk. Użytkownicy mogą śledzić wiele eksperymentów jednocześnie, eksportować dzienniki i wyniki oraz łatwo udostępniać modele społeczności lub udostępniać je lokalnie i prywatnie.

Zespół H2O.ai planuje zaktualizować h2oGPT i LLM Studio w oparciu o najnowsze badania i wymagania. Zintegrowane zostaną nowe techniki kwantyzacji modeli, destylacji i szkolenia w długim kontekście, a także obsługiwanych będzie więcej modeli wielojęzycznych i multimodalnych.

Źródło: huggingface.co/h2oai
github.com/h2oai

Pozostałe artykuły