🌟 Малые языковые модели: обзор, измерения и выводы.

Исследование, проведенное Университетом Кембриджа, Пекинским университетом почты и телекоммуникаций о малых языковых моделях, опубликованных в открытом доступе в период с 2022-2024 гг.

Авторами были проанализированы 59 современных открытых SLM, их архитектуру, используемые наборы данных для обучения и алгоритмы. Целевая группа состояла из моделей с 100M–5B параметрами, построенных на архитектуре декодера-трансформера, которые подходят для устройств от носимых гаджетов до смартфонов и планшетов.

Выводы, к которым пришли авторы:

Архитектура SLM

🟢Наблюдается переход от Multi-Head Attention (MHA) к Group-Query Attention (GQA) для повышения эффективности.
🟢Gated FFN с активацией SiLU и промежуточным соотношением 2-8 становится все более популярным выбором.
🟢Большинство моделей используют RMS-нормализацию и размер словаря более 50 тыс. токенов.
🟢Инновации в архитектуре пока ограничены.

Наборы данных для обучения

🟢The Pile был наиболее часто используемым набором данных, но в последнее время выбор стал более разнообразным, все чаще используются RefinedWeb и RedPajama.
🟢Современные SLM обучаются на значительно большем количестве токенов (обычно >1.5T), чем предполагает закон Chinchilla, что указывает на их «переобучение» для повышения производительности на устройствах с ограниченными ресурсами.

Алгоритмы обучения

🟠Чаще используются новые методы: Maximal Update Parameterization (µP), Knowledge Distillation и Two Stage Pre-training Strategy для повышения стабильности обучения и эффективности переноса знаний.

Возможности SLM

🟠За период с 2022 по 2024 год SLM показали значительное повышение производительности в разных задачах обработки естественного языка, превзойдя серию LLM LLaMA-7B.
🟠Семейство моделей Phi имеет самые высокие показатели точности, соперничая с LLaMA 3.1 8B.
🟠SLM, обученные на общедоступных датасетах, сокращают разрыв с моделями, обученными на закрытых данных, в задачах, связанных со здравым смыслом.

Контекстное обучение

🟢Большинство SLM обладают способностью к контекстному обучению, хотя она зависит от задачи.
🟢Более крупные модели из SLM более восприимчивы к контекстному обучению.

Latency и потребление VRAM

🟢Помимо размера модели, на задержку влияет и архитектура: количество слоев, ширина FFN, размер словаря и совместное использование параметров.
🟢Влияние архитектуры модели на скорость вывода более значительно на этапе предварительной обработки (prefill), чем на этапе декодирования.
🟢Использование памяти во время выполнения обычно линейно коррелирует с количеством параметров модели.

Влияние квантования и оборудования

🟠Преимущества квантования на этапе декодирования больше, чем на этапе предварительной обработки.
🟠Графические процессоры демонстрируют еще большее преимущество перед центральными процессорами на этапе предварительной обработки.


🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #SLM #Paper #Arxiv

🌟 LeLaN: метод обучения политики навигации для роботов с помощью видео из реальной среды.

LeLaN - метод, использующий модели Owl-ViT2 и OpenVLA для маркировки видеоданных из реальной среды с помощью языковых инструкций для навигации по объектам.

Политика навигации по объектам, обученная на этих данных, показала высокие результаты в задаче навигации по незнакомым объектам в разных условиях: внутри и снаружи помещений.

LeLaN использует аннотации VLM для маркировки видеоданных из различных источников: наборы данных о навигации роботов, видеоролики с экскурсиями с YouTube и данные из носимых видеорегистраторов. Эти аннотации предоставляют инструкции, охватывающие широкий спектр объектов с разной степенью детализации в их описаниях.

В процессе обучения политика навигации оптимизируется по трем направлениям:

🟢достижение целевого объекта;

🟢предотвращение столкновений;

🟢плавность скорости.

После обучения LeLaN была проведена серия экспериментов из более 1000 испытаний, проведенных в реальных условиях.

Результаты показывают, что LeLaN превосходит существующие методы zero-shot политик навигации по способности ориентироваться в различных средах, надежности в условиях нечетких команд, способности следовать за пешеходами и навыке избегать столкновений.

Код, предлагаемый в репозитории LeLaN, разбит на две части: обучение модели на собственных данных и локальное развертывание с предварительно обученными моделями LeLaN на роботизированной платформе с NVIDIA Jetson Orin.

▶️Локальная установка и запуск обучения:

# Clone repository:
git clone https://github.com/NHirose/learning-language-navigation.git

# Set up the conda env:
conda env create -f train/train_lelan.yml
conda activate lelan

# Install the lelan packages:
pip install -e train/

# Install the `diffusion_policy` package:
git clone [email protected]:real-stanford/diffusion_policy.git
pip install -e diffusion_policy/

# Training lelan w/o collision avoidance
python train.py -c ./config/lelan.yaml

📌Лицензирование : MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Датасет
🟡Демо видео на Youtube
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Navigation #Robotics

🌟 OpenMathInstruct-2: математический датасет и набор моделей от NVIDIA.

OpenMathInstruct-2 состоит из 14 млн. пар "вопрос-решение" (примерно 600 тысяч уникальных вопросов) и является одним из крупнейших общедоступных наборов данных для обучения LLM в математике.

Набор данных создан на основе Llama-3.1-405B-Instruct путем синтеза решений для существующих вопросов из наборов данных MATH и GSM8K и генерации новых задач и решений.

Результаты абляционных экспериментов, которые проводились для поиска оптимальных параметров синтеза, показали, что:

🟢формат решения имеет значение, причем чрезмерно подробные решения негативно сказываются на производительности модели;

🟢данные, сгенерированные сильной моделью-учителем, превосходят по качеству данные, полученные от более слабой модели;

🟢процесс обучения устойчив к наличию до 20% решений низкого качества;

🟢разнообразие вопросов имеет решающее значение для масштабирования данных.

Итоговые данные, включенные в датасет прошли тщательную деконтаминацию с использованием конвейера lm-sys и ручной проверки на поиск дубликатов с тестовыми наборами данных.

OpenMathInstruct-2 показал высокую эффективность при обучении LLM.

Модель Llama3.1-8B-Base, обученная на OpenMathInstruct-2, превзошла Llama3.1-8B-Instruct на 15,9% по точности на наборе данных MATH, а OpenMath2-Llama3.1-70B обошла Llama3.1-70B-Instruct на 3,9%.

Датасет выпущен в 3-х размерностях: полный набор (примерно 7.5 GB) и уменьшенные версии train_1M (640 Mb), train_2M (1.3 Gb) и train_5M (3.1 Gb).

▶️ Модели, дообученные на этом датасете:

🟠OpenMath2-Llama3.1-70B, в формате Nemo, квантованные версии GGUF (от 3-bit до 8-bit);

🟠OpenMath2-Llama3.1-8B, в формате Nemo, квантованные версии GGUF (от 2-bit до 8-bit).


📌Лицензирование датасета : CC-BY-4.0 License.

📌Лицензирование моделей: Llama 3.1 Community License.


🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Датасет


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #MATH #NVIDIA #Dataset

⚡️ OpenAI Swarm: Экспериментальный фреймворк для оркестрации мультиагентных систем.

Swarm - это экспериментальный фреймворк, разработанный командой OpenAI Solutions, для создания, оркестрации и развертывания многоагентных систем. Фреймворк фокусируется на упрощении координации, запуска, контроля и тестирования агентов.

Основная цель Swarm - продемонстрировать паттерны, описанные в Orchestrating Agents: Handoffs & Routines cookbook.

Фреймворк построен на двух основных абстракциях: агентах (Agent) и передачах управления (handoffs):

Агент - это набор инструкций и функций, который может передавать выполнение другим агентам. Его можно использовать для описания конкретного рабочего процесса или шага (например, последовательность шагов, сложный поиск, одноэтапное преобразование данных и так далее).

Передача управления — это процесс, при котором агент может передать запрос другому агенту, возвращая его в функцию. В процессе передачи управления также происходит обновление переменных контекста, что позволяет вернуть более полный объект Result.

▶️В репозитории собраны функциональные примеры Swarm:

🟢basic - простые примеры настройки, вызова функций, передача данных и контекстные переменные;

🟢traige agent - пример роя с агентом сортировки, который принимает пользовательские данные и решает, ответить ли на запрос напрямую или передать его агенту по продажам или возврату денег;

🟢weather agent - погодный агент с вызовом функций (запрос по городу и отправка на e-mail);

🟢airlines - мультиагентный пример обработки клиентских запросов в контексте авиакомпании (сортировка запросов, изменения рейсов, отмены бронирований и случаи потери багажа);

🟢support_bot - клиентский бот центра поддержки с несколькими инструментами;

🟢personal shopper - пример роя агентов персонального торгового агента, который может помогать совершать покупки и возвращать заказы;

⚠️ Swarm не использует API Assistants и полностью работает на API Chat Completions.

⚠️ Swarm не предназначен для промышленного использования и не имеет официальной поддержки.

▶️ Локальная установка и запуск:

# Install from PIP
pip install git+https://github.com/openai/swarm.git

# Usage
from swarm import Swarm, Agent
client = Swarm()

def transfer_to_agent_b():
    return agent_b

agent_a = Agent(
    name="Agent A",
    instructions="You are a helpful agent.",
    functions=[transfer_to_agent_b],
)

agent_b = Agent(
    name="Agent B",
    instructions="Only speak in Haikus.",
)

response = client.run(
    agent=agent_a,
    messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
)

print(response.messages[-1]["content"])

📌Лицензирование : MIT License.


🖥GitHub
🟡Orchestrating Agents Cookbook


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #OpenAI #Swarm