Была создана новая языковая модель, известная как Zephyr. Большая языковая модель Zephyr-7B-α была разработана в качестве полезных помощников, обеспечивая новый уровень взаимодействия и полезности в области искусственного интеллекта. Это обзорное руководство и сравнительное видео между Llama 2 70B и Zephyr-7B предоставляет дополнительную информацию о разработке и характеристиках Zephyr-7B. В нем исследуется процесс обучения, использование оптимизации прямых предпочтений (DPO) для согласования и его производительность по сравнению с другими моделями. В греческой мифологии Зефир или Зефир — бог западного ветра, часто изображаемый как легкий ветерок, возвещающий весну.
«Зефир-7Б-α», первая модель серии «Зефир», представляет собой доработанную версию Мистраль-7Б-v0.1. Модель была обучена на наборе общедоступных синтетических наборов данных с использованием оптимизации прямых предпочтений (DPO) — метода, который, как было показано, повышает производительность языковых моделей. Интересно, что разработчики обнаружили, что удаление встроенного выравнивания из этих наборов данных улучшило производительность MT Bench и сделало модель более полезной. Однако это также означает, что модель может генерировать проблемные тексты при вызове, поэтому рекомендуется использовать ее только в образовательных и исследовательских целях.
Лама 2 70Б против Зефир-7Б
Если вам интересно узнать больше, YouTube-канал Prompt Engineering создал новое видео, сравнивающее эту модель с массивной моделью Llama 2 70B AI.
Первоначальная разработка Zephyr-7B-α проводилась на варианте набора данных UltraChat. Этот набор данных содержит разнообразные синтетические диалоги, созданные ChatGPT, что обеспечивает богатый и разнообразный источник данных для обучения. Затем модель была согласована с DPOtrainer TRL на наборе данных openbmb/UltraFeedback, который содержит 64 тыс. подсказок и завершений модели, классифицированных GPT-4.
Важно отметить, что Zephyr-7B-α не был адаптирован к предпочтениям человека с помощью таких методов, как RLHF, или не использовался с циклической фильтрацией ответов, такой как ChatGPT. Это означает, что модель может давать проблемные результаты, особенно когда ей будет предложено это сделать. Размер и состав корпуса, использованного для обучения базовой модели (mistralai/Mistral-7B-v0.1), неизвестны, но, вероятно, он будет включать смесь веб-данных и технических источников, таких как книги и код.
С точки зрения производительности Zephyr-7B-α не уступает другим моделям. Например, сравнение с моделью Lama 270 миллиардов показывает, что процесс разработки и обучения Zephyr привел к созданию модели, способной давать высококачественные результаты. Однако, как и в любой модели ИИ, качество результатов во многом зависит от качества и разнообразия входных данных.
Тесты способностей Зефира к письму, рассуждению и программированию показали многообещающие результаты. Модель способна генерировать связные и контекстуально релевантные тексты, демонстрируя впечатляющий уровень понимания и рассуждения для языковой модели. Его способности кодирования, хотя и не сравнимы с возможностями кодировщика-человека, достаточны для решения базовых задач и дают представление о потенциале ИИ в области программирования.
Разработка и производительность модели искусственного интеллекта Zephyr-7B-α представляют собой значительный прогресс в области языковых моделей искусственного интеллекта. Его процесс обучения, использование DPO для согласования и его производительность по сравнению с другими моделями намекают на будущее, в котором модели искусственного интеллекта, такие как Zephyr, смогут играть решающую роль в различных областях: от образования и исследований до программирования и за его пределами. Однако важно помнить, что Zephyr, как и все модели ИИ, — это инструмент, эффективность и безопасность которого зависят от того, как он используется и управляется.
Читать далее Руководство:
- Новая модель LLM AI «Зефир-7Б» совершенствует «Мистраль-7Б» и превосходит «Ламу-2 70Б»
- Новый Neural-Chat 7B LLM от Intel возглавил рейтинг Hugging Face, опередив оригинальный Mistral 7B.
- Как усовершенствовать большую языковую модель Llama 3 (LLM) из Meta
- Тест производительности Llama 3 и практическая демонстрация
- Mistral AI Mixtral 8x7B экспертная модель искусственного интеллекта показала впечатляющие результаты
- LLaMA Factory позволяет легко совершенствовать и обучать большие языковые модели (LLM).
