SOLAR-10.7B 微调模型教程

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SOLAR-10.7B项目在大型语言模型的发展中代表了一个重大的飞跃，引入了一种新的方法来有效和高效地扩展这些模型。

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本文首先解释了SOLAR-10.7 B模型是什么，然后突出了它与其他大型语言模型的性能，并深入介绍了使用其专门的精调版本的过程。最后，读者将了解到精调的SOLAR-10.7 B-Instruct模型的潜在应用和限制。

什么是SOLAR-10.7B？

SOLAR-10.7B是由韩国Upstage AI团队开发的一个拥有107亿个参数的模型。

基于Llama-2架构，该模型超越了其他具有高达300亿参数的大型语言模型，包括Mixtral 8X7B模型。

要了解有关Llama-2的更多信息，我们的文章Fine-Tuning LLaMA 2：自定义大型语言模型的逐步指南提供了一个逐步指南，以细调Llama-2，使用新方法来克服内存和计算限制，以更好地访问开源大型语言模型。

此外，在SOLAR-10.7B坚实的基础上，SOLAR 10.7B-Instruct模型进行了微调，重点是遵循复杂的指令。这个变种展示了增强的性能，展示了模型的适应性以及微调在实现专门目标方面的有效性。

最后，SOLAR-10.7B引入了一种称为深度上采样的方法，让我们在下一节中进一步探讨。

深度上采样方法

这种创新方法允许扩展模型的神经网络深度，而无需相应增加计算资源。这种策略提高了模型的效率和整体性能。

深度上采样的关键要素

深度上采样基于三个主要组件：(1) Mistral 7B权重，(2) Llama 2框架，以及(3) 连续预训练。

当n = 32，s = 48和m = 8时的深度上采样。深度上采样通过深度缩放的双阶段过程实现，然后进行持续预训练。（来源）

对于n = 32，s = 48和m = 8的情况进行深度上采样。深度上采样通过深度缩放的双阶段过程实现，然后进行持续预训练。（来源）

基础模型：

  • 使用32层的transformer架构，具体来说是Llama 2模型，使用Mistral 7B的预训练权重进行初始化。
  • 选择它是因为它与社区资源兼容性好且性能优越，旨在引入新的修改以提高功能。
  • 作为深度缩放和进一步预训练的基础，以实现高效的扩展。

深度缩放：

  • 通过为缩放模型设置目标层数，考虑硬件能力，来缩放基础模型。
  • 涉及到复制基础模型，从原始模型中删除最后m层和从副本中删除最初m层，然后将它们连接起来形成一个具有s层的模型。
  • 这个过程创建了一个缩放模型，其层数经过调整以适应70亿到130亿个参数之间的范围，具体使用n=32层的基础模型，删除m=8层以达到s=48层。

继续预训练：

  • 通过继续预训练缩放模型，解决了深度缩放后初始性能下降的问题。
  • 在继续预训练过程中观察到了快速的性能恢复，这归因于减少了模型中的异质性和差异。
  • 继续预训练对于恢复并潜在超越基础模型的性能至关重要，利用深度缩放模型的架构进行有效学习。

这些摘要突出了深度上调方法的关键策略和结果，重点是利用现有模型，通过深度调整进行缩放，并通过继续预训练提高性能。

这种多方面的方法 SOLAR-10.7B 实现了许多情况下超过了更大模型的能力。这种效率使其成为一种适用于各种特定应用的首选，展示了其强大和灵活性。

SOLAR 10.7B指导模型是如何工作的？

SOLAR-10.7B指导模型在解释和执行复杂指令方面表现出色，使其在需要精确理解和对人类指令做出响应至关重要的场景中具有极高的价值。这种能力对于开发更直观和互动的人工智能系统至关重要。

  • SOLAR 10.7B instruct是通过对原始的SOLAR 10.7B模型进行微调，以遵循QA格式的指令而得到的结果。
  • 微调主要使用开源数据集以及合成的数学QA数据集来增强模型的数学能力。
  • SOLAR 10.7B instruct的第一个版本是通过将Mistral 7B权重整合到其中，以增强其学习能力，实现有效和高效的信息处理。
  • SOLAR 10.7B的骨干是Llama2架构，它提供了速度和准确性的结合。

总的来说，经过微调的SOLAR-10.7B模型在性能、适应性和广泛应用潜力方面具有重要意义，推动了自然语言处理和人工智能领域的发展。

SOLAR-10.7B模型的潜在应用

在深入了解技术实现之前，让我们先探索一下对于经过优化的SOLAR-10.7B模型的一些潜在应用。

以下是个性化教育和辅导、增强的客户支持以及自动化内容创作的一些示例。

  • 个性化教育和辅导： SOLAR-10.7B-Instruct可以通过提供个性化学习体验来改革教育行业。它可以理解复杂的学生问题，并提供量身定制的解释、资源和练习。这种能力使其成为开发智能辅导系统的理想工具，该系统可以根据个体的学习风格和需求进行调整，提高学生的参与度和学习成果。
  • 更好的客户支持： SOLAR-10.7B-Instruct可以为高级聊天机器人和虚拟助手提供动力，这些机器人和助手能够准确理解和解决复杂的客户查询。这种应用不仅通过提供及时和相关的支持来改善客户体验，还通过自动化常规查询减轻人工客户服务代表的工作负担。
  • 自动化内容创作和摘要： 对于媒体和内容创作者来说，SOLAR-10.7B-Instruct提供了自动化生成书面内容（如新闻文章、报告和创意写作）的能力。此外，它还可以将大量文件摘要为简明易懂的格式，对于需要快速吸收和报告大量信息的记者、研究人员和专业人士来说，这是非常宝贵的。

这些例子突显了SOLAR-10.7B-Instruct在广泛行业中提高效率、可访问性和用户体验的多功能性和潜力。

使用SOLAR-10.7B指南的逐步指南

我们已经对SOLAR-10.7B模型有足够的背景了，现在是时候动手了。

本节旨在提供运行SOLAR 10.7 Instruct v1.0 – GGUF模型的所有指令，从upstage开始。

这些代码受到Hugging Face官方文档的启发。主要步骤如下：

  • 安装并导入必要的库
  • 定义要使用的Hugging Face的SOLAR-10.7B模型
  • 运行模型推理
  • 根据用户的请求生成结果

库安装

主要使用的库是transformers和accelerate。

  • transformers库提供了访问预训练模型的功能，这里指定的版本是4.35.2。
  • accelerate库旨在简化在不深入了解硬件细节的情况下，在不同硬件（CPU、GPU）上运行机器学习模型。
%%bash
pip -q install transformers==4.35.2
pip -q install accelerate

导入库

安装完成后，我们导入以下必要的库：

  • torch 是 PyTorch 库，是一种流行的开源机器学习库，用于计算机视觉和自然语言处理等应用。
  • AutoModelForCausalLM 用于加载预训练的因果语言建模模型，AutoTokenizer 负责将文本转换为模型可以理解的格式（分词）。
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

GPU 配置

正在使用的模型是来自 Hugging Face 的 SOLAR-10.7B 模型的第 1 版。

GPU资源对于加速模型加载和推理过程是必要的。

在下面的图表中，展示了在Google Colab上访问GPU的方式：

  • 从运行时选项卡中，选择更改运行时
  • 然后，在硬件加速器部分选择T4 GPU并保存更改

这将把默认运行时切换为T4：

从Google Colab访问GPU

我们可以通过在Colab笔记本中运行以下命令来检查运行时的属性。

!nvidia-smi

GPU属性

GPU属性

模型定义

一切都已准备好；我们可以按照以下方式继续加载模型：

model_ID = "Upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_ID)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
	model_ID,
	device_map="auto",
	torch_dtype=torch.float16,
)
  • model_ID 是一个字符串，用于唯一标识我们要使用的预训练模型。在这个例子中，指定为 “Upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0”。
  • AutoTokenizer.from_pretrained(model_ID) 加载在指定的 model_ID 上预训练的分词器，为处理文本输入做准备。
  • AutoModelForCausalLM.from_pretrained() 加载因果语言模型本身，使用 device_map=”auto” 自动选择最佳可用硬件（我们设置的 GPU），并使用 torch_dtype=torch.float16 来使用 16 位浮点数以节省内存并可能加快计算速度。

模型推断

在生成回复之前，输入文本（用户的请求）被格式化和分词化。

  • user_request 包含问题或输入的内容。
  • conversation 将输入格式化为对话的一部分，并使用角色（例如 ‘user’）进行标记。
  • apply_chat_template 将对话模板应用于输入，以便以模型能理解的格式准备好。
  • tokenizer(prompt, return_tensors=”pt”) 将提示转换为标记，并指定张量类型（PyTorch 张量为 “pt”），.to(model.device) 确保输入与模型在同一设备上（CPU 或 GPU）。
user_request = "What is the square root of 24?"

conversation = [ {'role': 'user', 'content': user_request} ]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(conversation, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

结果生成

最后一部分使用模型生成对输入问题的回答，然后解码并打印生成的文本。

  • model.generate() 根据提供的输入生成文本，使用 use_cache=True 可以通过重用先前计算的结果来加快生成速度。max_length=4096 限制生成文本的最大长度。
  • tokenizer.decode(outputs[0]) 将生成的标记转换回可读的文本。
  • print 语句显示生成的答案给用户的问题。
outputs = model.generate(**inputs, use_cache=True, max_length=4096)
output_text = tokenizer.decode(outputs[0])
print(output_text)

上述代码的成功执行会生成以下结果：

image4.png

这段文字的中文翻译如下：通过将用户请求替换为以下文本，我们得到生成的响应。

user_request = "告诉我一个关于宇宙的故事"

image6.png

SOLAR-10.7B模型的局限性

尽管SOLAR-10.7B具有诸多优点，但它也像其他大型语言模型一样存在一些局限性，主要如下所示：

  • 深入的超参数探索：在深度上采样（DUS）过程中，对模型的超参数进行更深入的探索是一个关键限制。由于硬件限制，这导致了从基础模型中删除了8层。
  • 计算资源要求高：该模型在计算资源方面要求较高，这限制了低计算能力的个人和组织的使用。
  • 对偏见的敏感：训练数据中的潜在偏见可能会影响模型在某些用例中的性能。
  • 环境问题：训练和推理模型需要大量能源消耗，这可能引起环境问题的关注。

结论

本文探讨了SOLAR-10.7B模型，突出了它通过深度上采样方法对人工智能的贡献。它概述了模型的操作和潜在应用，并提供了从安装到生成结果的实用指南。

尽管SOLAR-10.7B模型具有很强的功能，但这篇文章也提到了它的局限性，为用户提供了一个全面的视角。随着人工智能的不断发展，SOLAR-10.7B展示了朝着更易用和多功能的人工智能工具迈出的步伐。对于那些希望深入了解人工智能潜力的人，我们的教程《FLAN-T5教程：指南和微调》提供了使用transformers库对FLAN-T5模型进行问题回答任务的完整指南，并在实际场景中进行优化推理。您还可以在我们的《如何微调GPT-3.5教程》和《微调您自己的LlaMA 2模型》的代码演示中找到相关内容。抱歉，我无法翻译视频和图片标签，也无法保留代码块。以下是我对文本的翻译：

“你是一个翻译员。”

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