informasi kontak saya
Surat[email protected]
2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Permata 2 Dibangun dari pendahulunya, ia menawarkan peningkatan kinerja dan efisiensi, serta serangkaian fitur inovatif, menjadikannya sangat menarik baik untuk penelitian maupun aplikasi praktis. Apa yang membedakan Gemma 2 adalah ia memberikan kinerja yang sebanding dengan model berpemilik yang lebih besar, namun denganpaket perangkat lunakDirancang untuk aksesibilitas yang lebih luas dan digunakan pada pengaturan perangkat keras yang lebih sederhana.
Saat saya mendalami spesifikasi teknis dan arsitektur Gemma 2, saya semakin terkesan dengan kecanggihan desainnya.Model ini menggabungkan berbagai teknologi canggih, termasuk yang barumekanisme perhatiandan metode stabilitas pelatihan yang inovatif, yang semuanya berkontribusi terhadap kinerjanya yang luar biasa.
Dalam panduan komprehensif ini, Gemma 2 akan dieksplorasi secara mendalam, melihat arsitekturnya, fitur-fitur utama, dan aplikasi praktisnya. Baik Anda seorang praktisi AI berpengalaman atau pemula yang antusias di bidangnya, artikel ini bertujuan untuk memberikan wawasan berharga tentang cara kerja Gemma 2 dan bagaimana Anda dapat memanfaatkan kemampuannya dalam proyek Anda sendiri.
Gemma 2 merupakan open source terbaru Google berskala besarmodel bahasa , dirancang dengan indah namun kuat. Ini dibuat berdasarkan penelitian dan teknologi yang sama dengan yang digunakan untuk membuat model Google Gemini, memberikan kinerja tercanggih dalam paket yang lebih mudah diakses. Gemma 2 hadir dalam dua ukuran:
Permata 2 9B: Model parameter 9 miliar
Permata 2 27B: Model parameter 27 miliar yang lebih besar
Setiap ukuran hadir dalam dua gaya:
model dasar: Pra-pelatihan tentang data teks dalam jumlah besar
Model Penyetelan Instruksi (IT).: Diselaraskan untuk kinerja yang lebih baik pada tugas tertentu
Akses model di Google AI Studio：Studio AI Google – Gemma 2
Baca makalahnya di sini: Laporan Teknis Gemma 2
Gemma 2 memperkenalkan beberapa peningkatan signifikan dibandingkan pendahulunya:
Model berikut telah dilatih pada lebih banyak data:
Permata 2 27B: Setelah pelatihan dengan 13 triliun token
Permata 2 9B: Setelah pelatihan dengan 8 triliun token
Kumpulan data yang diperluas ini terutama terdiri dari data jaringan (kebanyakan dalam bahasa Inggris), kode, dan matematika, yang membantu meningkatkan performa dan fleksibilitas model Anda.
Gemma 2 menerapkan metode mekanisme perhatian baru:
Setiap lapisan lainnya menggunakan mekanisme perhatian jendela geser, dan konteks lokalnya adalah 4096 token.
Lapisan bergantian mengadopsi mekanisme perhatian global kuadrat penuh untuk seluruh konteks token 8192.
Pendekatan hibrid ini bertujuan untuk menyeimbangkan efisiensi dengan kemampuan menangkap ketergantungan input jangka panjang.
Untuk meningkatkan stabilitas dan kinerja pelatihan, Gemma 2 memperkenalkan mekanisme batas atas lunak:
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)
Teknik ini mencegah logit menjadi terlalu besar tanpa pemotongan yang keras, sehingga menyimpan lebih banyak informasi sekaligus menstabilkan proses pelatihan.
Setiap ukuran hadir dalam dua gaya:
Untuk model 9B, Gemma 2 menggunakan teknologi ekstraksi pengetahuan:
Proses ini membantu model yang lebih kecil menangkap fungsionalitas model yang lebih besar secara lebih efektif.
Gemma 2 menggunakan teknologi penggabungan model baru yang disebut Warp, yang menggabungkan beberapa model dalam tiga tahap:
Pendekatan ini bertujuan untuk menciptakan model akhir yang lebih kokoh dan tangguh.
Gemma 2 menunjukkan kinerja mengesankan di berbagai tolok ukur:
Gemma 2 menampilkan arsitektur yang didesain ulang untuk kinerja superior dan efisiensi inferensi
Untuk mulai menggunakan Gemma 2 dalam proyek Anda, Anda memiliki opsi berikut:
Gemma 2 dapat diakses melalui Google AI Studio,Studio Kecerdasan Buatan Google.
Gemma 2 dan Memeluk Wajah Integrasi perpustakaan Transformers. Berikut cara menggunakannya:
<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)
Untuk pengguna TensorFlow, Gemma 2 tersedia melalui 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)
Penerapan Gemma 2 yang hebat adalah membangun sistem retrieval-augmented generation (RAG). Mari kita buat sistem RAG asli yang sederhana menggunakan embeddings Gemma 2 dan Nomic.
Pertama, pastikan Anda telah menginstal perpustakaan yang diperlukan:
pip install langchain ollama nomic chromadb
Buat pengindeks untuk memproses dokumen:
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()
Sekarang, buat sistem RAG menggunakan 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"])
Sistem RAG ini menggunakan Gemma 2 hingga Ollama sebagai model bahasa dan penyematan Nomic untuk pengambilan dokumen. Ini memungkinkan Anda mengajukan pertanyaan berdasarkan dokumen yang diindeks dan memberikan jawaban kontekstual dari sumber yang relevan.
Untuk tugas atau domain tertentu, Anda mungkin perlu menyempurnakan Gemma 2. Berikut adalah contoh dasar penggunaan perpustakaan 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")
Sesuaikan parameter pelatihan berdasarkan kebutuhan spesifik dan sumber daya komputasi.
Meskipun Gemma 2 menawarkan fungsionalitas yang mengesankan, kita harus menyadari keterbatasan dan pertimbangan etisnya:
Fitur-fitur canggih Gemma 2, seperti perhatian jendela geser, batas atas yang lembut, dan teknik penggabungan model baru, menjadikannya alat yang ampuh untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami.
Dengan memanfaatkan Gemma 2 dalam proyek Anda, baik melalui inferensi sederhana, sistem RAG yang kompleks, atau model khusus domain yang disesuaikan, Anda dapat memanfaatkan kekuatan SOTA AI sambil mempertahankan kendali atas data dan proses Anda.
Alamat asli:https://www.unite.ai/panduan-lengkap-tentang-gemma-2-model-bahasa-besar-baru-google-yang-terbuka/
Ia telah mengabdikan dirinya untuk meneliti teknologi selama lebih dari tiga puluh tahun, dan mahir dalam berbagai bahasa seperti java, linux, javascript, php, css, dll, dan telah memberikan banyak kontribusi di bidang open source yang telah ia dirikan stasiun dokumentasi pengembang untuk berbagi beberapa masalah dalam pengembangan teknologi untuk referensi di masa mendatang
Surat[email protected]