τα στοιχεία επικοινωνίας μου
Ταχυδρομείο[email protected]
2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Gemma 2 Βασισμένο στον προκάτοχό του, προσφέρει βελτιωμένη απόδοση και αποτελεσματικότητα, καθώς και μια σειρά καινοτόμων χαρακτηριστικών, καθιστώντας το ιδιαίτερα ελκυστικό τόσο για έρευνα όσο και για πρακτικές εφαρμογές. Αυτό που ξεχωρίζει το Gemma 2 είναι ότι προσφέρει απόδοση συγκρίσιμη με μεγαλύτερα ιδιόκτητα μοντέλα, αλλά μεπακέτο λογισμικούΣχεδιασμένο για ευρύτερη προσβασιμότητα και χρήση σε πιο μέτριες ρυθμίσεις υλικού.
Καθώς εμβαθύνω στις τεχνικές προδιαγραφές και την αρχιτεκτονική του Gemma 2, εντυπωσιάζομαι όλο και περισσότερο από την πολυπλοκότητα του σχεδιασμού του.Το μοντέλο ενσωματώνει μια ποικιλία προηγμένων τεχνολογιών, συμπεριλαμβανομένων των νέωνμηχανισμός προσοχήςκαι καινοτόμες μεθόδους προπόνησης σταθερότητας, που όλα συμβάλλουν στην εξαιρετική απόδοση του.
Σε αυτόν τον περιεκτικό οδηγό, το Gemma 2 θα εξερευνηθεί σε βάθος, εξετάζοντας την αρχιτεκτονική, τα βασικά χαρακτηριστικά και τις πρακτικές εφαρμογές του. Είτε είστε έμπειρος επαγγελματίας τεχνητής νοημοσύνης είτε ενθουσιώδης αρχάριος στον τομέα, αυτό το άρθρο στοχεύει να παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για το πώς λειτουργεί το Gemma 2 και πώς μπορείτε να αξιοποιήσετε τις δυνατότητές του στα δικά σας έργα.
Το Gemma 2 είναι το πιο πρόσφατο ανοιχτού κώδικα μεγάλης κλίμακας της Googleγλωσσικό μοντέλο , εξαιρετικά σχεδιασμένο αλλά ισχυρό. Είναι βασισμένο στην ίδια έρευνα και τεχνολογία που χρησιμοποιήθηκε για τη δημιουργία μοντέλων Google Gemini, προσφέροντας επιδόσεις αιχμής σε ένα πιο προσιτό πακέτο. Το Gemma 2 διατίθεται σε δύο μεγέθη:
Gemma 2 9B: Ένα μοντέλο παραμέτρων 9 δισεκατομμυρίων
Gemma 2 27B: Ένα μεγαλύτερο μοντέλο παραμέτρων 27 δισεκατομμυρίων
Κάθε μέγεθος διατίθεται σε δύο στυλ:
βασικό μοντέλο: Προεκπαίδευση σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων κειμένου
Μοντέλο συντονισμού οδηγιών (IT).: Προσαρμοσμένο για καλύτερη απόδοση σε συγκεκριμένες εργασίες
Πρόσβαση σε μοντέλα στο Google AI Studio：Google AI Studio – Gemma 2
Διαβάστε την εφημερίδα εδώ: Τεχνική Έκθεση Gemma 2
Το Gemma 2 εισάγει αρκετές σημαντικές βελτιώσεις σε σχέση με τον προκάτοχό του:
Αυτά τα μοντέλα έχουν εκπαιδευτεί σε περισσότερα δεδομένα:
Gemma 2 27B: Μετά από προπόνηση με 13 τρισεκατομμύρια μάρκες
Gemma 2 9B: Μετά από προπόνηση με 8 τρισεκατομμύρια μάρκες
Αυτό το εκτεταμένο σύνολο δεδομένων αποτελείται κυρίως από δεδομένα δικτύου (κυρίως στα αγγλικά), κώδικα και μαθηματικά, συμβάλλοντας στη βελτίωση της απόδοσης και της ευελιξίας των μοντέλων σας.
Το Gemma 2 εφαρμόζει μια νέα μέθοδο μηχανισμού προσοχής:
Κάθε άλλο επίπεδο χρησιμοποιεί έναν μηχανισμό προσοχής συρόμενου παραθύρου και το τοπικό πλαίσιο είναι 4096 διακριτικά.
Το εναλλασσόμενο επίπεδο υιοθετεί έναν πλήρως τετραγωνικό μηχανισμό συνολικής προσοχής για ολόκληρο το πλαίσιο διακριτικών 8192.
Αυτή η υβριδική προσέγγιση στοχεύει να εξισορροπήσει την αποτελεσματικότητα με την ικανότητα να συλλαμβάνει εξαρτήσεις μεγάλης εμβέλειας στην είσοδο.
Προκειμένου να βελτιωθεί η σταθερότητα και η απόδοση της προπόνησης, το Gemma 2 εισάγει έναν μαλακό μηχανισμό ανώτερου ορίου:
def soft_cap(x, cap):
return cap * torch.tanh(x / cap)
# Applied to attention logits
attention_logits = soft_cap(attention_logits, cap=50.0)
# Applied to final layer logits
final_logits = soft_cap(final_logits, cap=30.0)
Αυτή η τεχνική εμποδίζει τα logit να γίνουν πολύ μεγάλα χωρίς σκληρή περικοπή, διατηρώντας έτσι περισσότερες πληροφορίες σταθεροποιώντας παράλληλα τη διαδικασία εκπαίδευσης.
Κάθε μέγεθος διατίθεται σε δύο στυλ:
Για το μοντέλο 9B, το Gemma 2 χρησιμοποιεί τεχνολογία εξαγωγής γνώσης:
Αυτή η διαδικασία βοηθά το μικρότερο μοντέλο να αποτυπώσει πιο αποτελεσματικά τη λειτουργικότητα του μεγαλύτερου μοντέλου.
Το Gemma 2 χρησιμοποιεί μια νέα τεχνολογία συγχώνευσης μοντέλων που ονομάζεται Warp, η οποία συνδυάζει πολλά μοντέλα σε τρία στάδια:
Αυτή η προσέγγιση στοχεύει στη δημιουργία ενός πιο στιβαρού και στιβαρού τελικού μοντέλου.
Το Gemma 2 επιδεικνύει εντυπωσιακές επιδόσεις σε μια ποικιλία σημείων αναφοράς:
Το Gemma 2 διαθέτει μια επανασχεδιασμένη αρχιτεκτονική σχεδιασμένη για ανώτερη απόδοση και αποτελεσματικότητα συμπερασμάτων
Για να αρχίσετε να χρησιμοποιείτε το Gemma 2 στα έργα σας, έχετε τις ακόλουθες επιλογές:
Η πρόσβαση στο Gemma 2 είναι δυνατή μέσω του Google AI Studio,Google Artificial Intelligence Studio.
Gemma 2 και Αγκαλιασμένο πρόσωπο Ενσωμάτωση βιβλιοθήκης μετασχηματιστών. Δείτε πώς να το χρησιμοποιήσετε:
<div class="relative flex flex-col rounded-lg">
<div class="text-text-300 absolute pl-3 pt-2.5 text-xs">
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# Load the model and tokenizer
model_name = "google/gemma-2-27b-it" # or "google/gemma-2-9b-it" for the smaller version
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Prepare input
prompt = "Explain the concept of quantum entanglement in simple terms."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
# Generate text
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
Για τους χρήστες του TensorFlow, το Gemma 2 είναι διαθέσιμο μέσω του Keras:
import tensorflow as tf
from keras_nlp.models import GemmaCausalLM
# Load the model
model = GemmaCausalLM.from_preset("gemma_2b_en")
# Generate text
prompt = "Explain the concept of quantum entanglement in simple terms."
output = model.generate(prompt, max_length=200)
print(output)
Μια ισχυρή εφαρμογή του Gemma 2 είναι η δημιουργία συστημάτων επαυξημένης παραγωγής ανάκτησης (RAG). Ας δημιουργήσουμε ένα απλό, πλήρως εγγενές σύστημα RAG χρησιμοποιώντας ενσωματώσεις Gemma 2 και Nomic.
Πρώτα, βεβαιωθείτε ότι έχετε εγκαταστήσει τις απαραίτητες βιβλιοθήκες:
pip install langchain ollama nomic chromadb
Δημιουργήστε ένα ευρετήριο για την επεξεργασία των εγγράφων:
import os
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
class Indexer:
def __init__(self, directory_path):
self.directory_path = directory_path
self.text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="nomic-ai/nomic-embed-text-v1")
def load_and_split_documents(self):
loader = DirectoryLoader(self.directory_path, glob="**/*.txt")
documents = loader.load()
return self.text_splitter.split_documents(documents)
def create_vector_store(self, documents):
return Chroma.from_documents(documents, self.embeddings, persist_directory="./chroma_db")
def index(self):
documents = self.load_and_split_documents()
vector_store = self.create_vector_store(documents)
vector_store.persist()
return vector_store
# Usage
indexer = Indexer("path/to/your/documents")
vector_store = indexer.index()
Τώρα, δημιουργήστε το σύστημα RAG χρησιμοποιώντας το Gemma 2:
from langchain.llms import Ollama
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.prompts import PromptTemplate
class RAGSystem:
def __init__(self, vector_store):
self.vector_store = vector_store
self.llm = Ollama(model="gemma2:9b")
self.retriever = self.vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
self.template = """Use the following pieces of context to answer the question at the end.
If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.
{context}
Question: {question}
Answer: """
self.qa_prompt = PromptTemplate(
template=self.template, input_variables=["context", "question"]
)
self.qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=self.llm,
chain_type="stuff",
retriever=self.retriever,
return_source_documents=True,
chain_type_kwargs={"prompt": self.qa_prompt}
)
def query(self, question):
return self.qa_chain({"query": question})
# Usage
rag_system = RAGSystem(vector_store)
response = rag_system.query("What is the capital of France?")
print(response["result"])
Αυτό το σύστημα RAG χρησιμοποιεί Gemma 2 to Ollama ως μοντέλο γλώσσας και Nomic embedding για ανάκτηση εγγράφων. Σας επιτρέπει να κάνετε ερωτήσεις με βάση τα ευρετηριασμένα έγγραφα και να παρέχετε απαντήσεις από σχετικές πηγές.
Για συγκεκριμένες εργασίες ή τομείς, ίσως χρειαστεί να ρυθμίσετε με ακρίβεια το Gemma 2. Ακολουθεί ένα βασικό παράδειγμα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη Hugging Face Transformers:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
from datasets import load_dataset
# Load model and tokenizer
model_name = "google/gemma-2-9b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Prepare dataset
dataset = load_dataset("your_dataset")
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
# Set up training arguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
per_device_eval_batch_size=4,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir="./logs",
)
# Initialize Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["test"],
)
# Start fine-tuning
trainer.train()
# Save the fine-tuned model
model.save_pretrained("./fine_tuned_gemma2")
tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_gemma2")
Προσαρμόστε τις παραμέτρους εκπαίδευσης με βάση συγκεκριμένες απαιτήσεις και υπολογιστικούς πόρους.
Ενώ το Gemma 2 προσφέρει εντυπωσιακή λειτουργικότητα, πρέπει κανείς να γνωρίζει τους περιορισμούς και τα ηθικά του ζητήματα:
Οι προηγμένες δυνατότητες του Gemma 2, όπως η προσοχή στο συρόμενο παράθυρο, τα μαλακά άνω όρια και οι νέες τεχνικές συγχώνευσης μοντέλων, το καθιστούν ένα ισχυρό εργαλείο για ένα ευρύ φάσμα εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Αξιοποιώντας το Gemma 2 στα έργα σας, είτε μέσω απλών συμπερασμάτων, σύνθετων συστημάτων RAG ή μοντέλων προσαρμοσμένων σε συγκεκριμένο τομέα, μπορείτε να αξιοποιήσετε τη δύναμη του SOTA AI διατηρώντας παράλληλα τον έλεγχο των δεδομένων και των διαδικασιών σας.
Αρχική διεύθυνση:https://www.unite.ai/complete-guide-on-gemma-2-googles-new-open-large-language-model/
Έχει αφοσιωθεί στην έρευνα της τεχνολογίας για περισσότερα από τριάντα χρόνια και είναι ικανός σε διάφορες γλώσσες όπως java, linux, javascript, php, css, κ.λπ., και έχει κάνει πολλές συνεισφορές στον τομέα του ανοιχτού κώδικα ένας σταθμός τεκμηρίωσης προγραμματιστή για κοινή χρήση ορισμένων ζητημάτων στην ανάπτυξη τεχνολογίας για μελλοντική αναφορά
Ταχυδρομείο[email protected]