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2024-07-12
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Gemma 2 Basandosi sul suo predecessore, offre prestazioni ed efficienza migliorate, nonché una serie di caratteristiche innovative, che lo rendono particolarmente interessante sia per la ricerca che per le applicazioni pratiche. Ciò che distingue Gemma 2 è che offre prestazioni paragonabili a modelli proprietari più grandi, ma conpacchetto softwareProgettato per una più ampia accessibilità e utilizzo su configurazioni hardware più modeste.
Man mano che approfondisco le specifiche tecniche e l'architettura di Gemma 2, rimango sempre più colpito dalla raffinatezza del suo design.Il modello incorpora una varietà di tecnologie avanzate, incluse quelle innovativemeccanismo di attenzionee metodi innovativi di stabilità dell'allenamento, che contribuiscono tutti alle sue prestazioni eccezionali.
In questa guida completa, Gemma 2 verrà esplorato in modo approfondito, esaminandone l'architettura, le caratteristiche principali e le applicazioni pratiche. Che tu sia un professionista esperto di intelligenza artificiale o un principiante entusiasta del settore, questo articolo mira a fornire preziosi spunti su come funziona Gemma 2 e su come sfruttare le sue capacità nei tuoi progetti.
Gemma 2 è l’ultimo open source di Google su larga scalamodello linguistico , squisitamente progettato ma potente. Si basa sulla stessa ricerca e tecnologia utilizzata per creare i modelli Google Gemini, offrendo prestazioni all'avanguardia in un pacchetto più accessibile. Gemma 2 è disponibile in due dimensioni:
Gemma 2 9B: Un modello da 9 miliardi di parametri
Gemma 2 27B: Un modello più ampio da 27 miliardi di parametri
Ogni dimensione è disponibile in due stili:
modello base: Pre-formazione su grandi quantità di dati di testo
Modello di ottimizzazione delle istruzioni (IT).: ottimizzato per prestazioni migliori su attività specifiche
Accedi ai modelli in Google AI Studio：Studio AI di Google – Gemma 2
Leggi il documento qui: Rapporto tecnico Gemma 2
Gemma 2 introduce diversi miglioramenti significativi rispetto al suo predecessore:
Questi modelli sono stati addestrati su più dati:
Gemma 2 27B: Dopo l'allenamento con 13 trilioni di gettoni
Gemma 2 9B: Dopo l'allenamento con 8 trilioni di gettoni
Questo set di dati esteso è costituito principalmente da dati di rete (per lo più in inglese), codice e matematica, che aiutano a migliorare le prestazioni e la versatilità dei modelli.
Gemma 2 implementa un nuovo metodo di meccanismo di attenzione:
Ogni altro livello utilizza un meccanismo di attenzione della finestra scorrevole e il contesto locale è di 4096 token.
Lo strato alternato adotta un meccanismo di attenzione globale completamente quadratico per l'intero contesto del token 8192.
Questo approccio ibrido mira a bilanciare l’efficienza con la capacità di catturare dipendenze a lungo raggio nell’input.
Per migliorare la stabilità e le prestazioni dell'allenamento, Gemma 2 introduce un meccanismo di limite superiore morbido:
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)
Questa tecnica impedisce ai logit di diventare troppo grandi senza un troncamento netto, conservando così più informazioni e stabilizzando il processo di training.
Ogni dimensione è disponibile in due stili:
Per il modello 9B, Gemma 2 utilizza la tecnologia di estrazione della conoscenza:
Questo processo aiuta il modello più piccolo a catturare in modo più efficace la funzionalità del modello più grande.
Gemma 2 utilizza una nuova tecnologia di fusione dei modelli chiamata Warp, che combina più modelli in tre fasi:
Questo approccio mira a creare un modello finale più robusto e robusto.
Gemma 2 dimostra prestazioni impressionanti in una varietà di benchmark:
Gemma 2 presenta un'architettura riprogettata progettata per prestazioni ed efficienza di inferenza superiori
Per iniziare a utilizzare Gemma 2 nei tuoi progetti, hai le seguenti opzioni:
È possibile accedere a Gemma 2 tramite Google AI Studio,Studio sull'intelligenza artificiale di Google.
Gemma 2 e il viso che abbraccia Integrazione della libreria Transformers. Ecco come usarlo:
<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)
Per gli utenti TensorFlow, Gemma 2 è disponibile tramite 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)
Una potente applicazione di Gemma 2 è la creazione di sistemi RAG (retrieval-augmented generation). Creiamo un sistema RAG semplice e completamente nativo utilizzando gli incorporamenti Gemma 2 e Nomic.
Innanzitutto, assicurati di avere installate le librerie necessarie:
pip install langchain ollama nomic chromadb
Creare un indicizzatore per elaborare i documenti:
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()
Ora crea il sistema RAG utilizzando 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"])
Questo sistema RAG utilizza da Gemma 2 a Ollama come modello linguistico e l'incorporamento Nomic per il recupero dei documenti. Ti consente di porre domande basate su documenti indicizzati e fornire risposte contestuali da fonti pertinenti.
Per attività o domini specifici, potrebbe essere necessario ottimizzare Gemma 2. Ecco un esempio di base che utilizza la libreria 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")
Regola i parametri di formazione in base ai requisiti specifici e alle risorse informatiche.
Sebbene Gemma 2 offra funzionalità impressionanti, bisogna essere consapevoli dei suoi limiti e considerazioni etiche:
Le funzionalità avanzate di Gemma 2, come l'attenzione alla finestra scorrevole, i limiti superiori morbidi e le nuove tecniche di fusione dei modelli, lo rendono uno strumento potente per un'ampia gamma di attività di elaborazione del linguaggio naturale.
Sfruttando Gemma 2 nei tuoi progetti, sia attraverso semplici inferenze, sistemi RAG complessi o modelli ottimizzati specifici per dominio, puoi sfruttare la potenza di SOTA AI mantenendo il controllo dei tuoi dati e processi.
Indirizzo originale:https://www.unite.ai/complete-guide-on-gemma-2-googles-new-open-large-language-model/
Si dedica alla ricerca tecnologica da più di 30 anni ed è esperto in vari linguaggi come Java, Linux, Javascript, php, css, ecc. Ha dato numerosi contributi nel campo dell'open source stazione di documentazione per gli sviluppatori per condividere alcuni problemi nello sviluppo della tecnologia per riferimento futuro
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