Llama 3.1 Storm 8b：効率的な言語モデルのブレークスルー

効率的かつ正確な言語モデルの追求により、80億パラメーターモデルカテゴリの大幅な進(jìn)歩であるLlama 3.1 Storm 8Bの開発が発生しました。 Meta's Llama 3.1 8Bの洗練されたバージョンは、データの改良と革新的なトレーニング技術(shù)の厳密なプロセスを通じて達(dá)成される、會(huì)話型および関數(shù)の強(qiáng)化機(jī)能を誇っています。

この記事では、Llama 3.1 Storm 8Bの優(yōu)れたパフォーマンスの背後にある方法を掘り下げ、Hermes Llama 3.1やLlama 3.1 8B GGUFを含む前任者と比較しています。主要な機(jī)能と、この強(qiáng)力でありながらリソースに優(yōu)しい言語モデルを利用する方法を探ります。

目次：

• Llama 3.1 Storm 8bの理解
• Llama 3.1 Storm 8bの重要な利點(diǎn)
• 利用可能なLlama 3.1 Storm 8Bモデル
• 開発プロセス：
  • データの自己修正
  • ターゲットを絞った監(jiān)視された微調(diào)整
  • モデルのマージ
• 自己補(bǔ)償とモデルのマージの影響
• Llama 3.1 Storm 8bの実裝：
  • 方法1：トランスパイプラインを利用します
  • 方法2：モデル、トークンザー、およびmodel.generateを使用して、APIを生成します

Llama 3.1 Storm 8bとは何ですか？

Llama 3.1 Storm 8bは、Llama 3.1 8b指示の基礎(chǔ)に基づいて構(gòu)築され、8bパラメーターモデルの制約內(nèi)で會(huì)話能力と関數(shù)呼び出しを大幅に改善します。ベンチマークの結(jié)果は、次の指示において大幅な利益、知識(shí)ベースの質(zhì)問応答、推論、幻覚の削減、および機(jī)能呼び出しを示しています。これにより、計(jì)算リソースが限られている開発者にとって魅力的なオプションになります。 Hermes-3-Llama-3.1-8Bと比較して、Llama 3.1 Storm 8Bは9ベンチマークのうち7つでそれを上回ります。

Llama 3.1 Storm 8b利點(diǎn)：

（上の畫像は、Llama 3.1 8bの指示に対するパフォーマンスの改善を示しています。）

Llama 3.1 Storm 8bモデルバリアント：

1. Llama 3.1 Storm 8b：プライマリ、微調(diào)整されたモデル。
2. Llama 3.1 Storm 8B FP8ダイナミック：メモリフットプリントとストレージ要件を減らしてFP8量子化を使用した最適化されたバージョン（約50％の削減）。
3. Llama 3.1 Storm 8b GGUF： llama.cppと互換性のあるGGUF定量化されたバージョン。

開発方法：

Llama 3.1 Storm 8Bの優(yōu)れた性能は、3つのアプローチの結(jié)果です。

自己修正：これには、5つのオープンソースデータセット（The-Tome、Agent-Lalama-3.1-Pro-300K-Filtered、OpenHermes_200K_Unfiltered、Llama-3-Magpie-PO-100K-SML）からのLLAMA 3.1 8Bの教育的価値を評(píng)価するために困難を評(píng)価するために困難を評(píng)価するために高品質(zhì)のトレーニング例を選択することが含まれます。これにより、約975,000の例のキュレーションされたデータセットが得られました。

ターゲットを絞った監(jiān)視された微調(diào)整：キュレーションされたデータセットを使用して、Spectrumメソッドを使用してモデルを微調(diào)整しました。これは、高信號(hào)対雑音比層に焦點(diǎn)を當(dāng)てることでトレーニングを加速します。

モデルのマージ：次に、微調(diào)整されたモデルをLlama Spark Model（llama 3.1 8b interstant Derivativative）と統(tǒng)合して、Slerp（球形線形補(bǔ)間）を使用して両方の強(qiáng)度を組み合わせました。

自己修正とモデルのマージの影響：

（この図は、自己修正とモデルの合併によって達(dá)成されたパフォーマンスの向上を示しています。）

Llama 3.1 Storm 8bを利用：

Llama 3.1 Storm 8Bをプロジェクトに統(tǒng)合するための2つの方法を以下に示します。

方法1：トランスパイプライン：

この方法では、合理化されたアプローチのために、ハグするフェイスtransformersライブラリを活用します。コードの例は、インストール、モデルの読み込み、迅速な準(zhǔn)備、および出力生成のために提供されます。

方法2：モデル、トークナイザー、 model.generate 。

この方法では、モデルのパラメーターをより詳細(xì)に制御できます。コードスニペットは、モデルとトークンザーの読み込み、プロンプトのフォーマット、およびmodel.generateを使用して応答を生成することを示しています。

結(jié)論：

Llama 3.1 Storm 8Bは、効率的で強(qiáng)力な言語モデルを作成する上で顕著な成果を示しています。その革新的なトレーニング技術(shù)は、小規(guī)模なモデルが最先端のパフォーマンスを達(dá)成し、AIの研究とアプリケーションの可能性を拡大できることを示しています。さまざまなモデル形式（BF16、FP8、GGUF）の可用性により、幅広いアクセシビリティと統(tǒng)合機(jī)能が保証されます。

よくある質(zhì)問：

• Q1。 Llama 3.1 Storm 8bとは何ですか？ A1。これは、MetaのLlama 3.1 8b指示に基づいて構(gòu)築された80億個(gè)のパラメーター言語モデルであり、會(huì)話能力と関數(shù)をコールする能力を向上させます。

• Q2。他のモデルと比較してどうですか？ A2。さまざまなベンチマークで前身を大幅に上回り、複數(shù)の重要な領(lǐng)域でパフォーマンスの向上を示しています。

• Q3。その作成にはどのようなテクニックが使用されましたか？ A3。トレーニングデータの自己修正、スペクトルを使用したターゲットの監(jiān)視された微調(diào)整、およびSlerpとのモデルの融合。

• Q4。開発者はどのようにそれを使用できますか？ A4。 transformersやVLLMなどのライブラリを通じて、統(tǒng)合と展開の柔軟性を提供します。

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