[요약] 새로운 알파카 모델 돌리를 만나보세요 :: with AI

> English Summary

 

[ 요약 ]

이 동영상에서는 알파카 모델이 오픈 소스가 아닌 것에 대응하여 데이터브릭스에서 새롭게 미세 조정한 돌리에 대해 설명합니다.
돌리는 알파카 데이터 세트에 대해 GPT-J 6B라는 60억 개의 매개변수 모델을 학습시켜 만들어졌습니다.
이 모델은 양 돌리의 이름을 따서 명명되었습니다.
데이터브릭스에서 가중치를 공개하지는 않았지만 요청할 수 있습니다.
그런 다음 발표자는 알파카 데이터 세트의 클린 버전에서 유사한 모델을 훈련하고 미세 조정한 자신의 경험을 설명합니다.
원본 데이터 집합의 일부 예제는 부정확한 부분이 있었는데, GitHub의 담당자가 이를 수정했습니다.
동영상은 연사가 돌리와 같은 모델의 잠재적 용도에 대해 논의하는 것으로 끝납니다.
모델 미세 조정에 대한 자세한 내용을 보려면 GitHub 링크를 방문하세요.
저자는 Eluther 모델을 미세 조정한 경험을 공유하며, 그 결과 돌리의 LoRa 미세 조정이 탄생했습니다.
노트북을 제공하고 추론 기능을 시연하며 요청 시 미세 조정에 대한 동영상을 제작해 드립니다.
8비트 로딩을 위해 PEFT 라이브러리 및 비트와 바이트와 함께 최신 버전의 Hugging Face를 가져옵니다.
사용된 데이터 세트는 원본 알파카 데이터 세트의 클린 버전입니다.
저자는 알파카와 양의 차이에 대한 질문을 포함하여 테스트했을 때 모델의 답변이 나쁘지 않다고 말합니다.
독자들은 노트북을 살펴보고 미세 조정에 대한 동영상을 요청할 수도 있습니다.
이 글에서는 알파카라는 언어 모델에 대해 설명하는데, 이 모델은 라마의 학습 데이터 세트를 기반으로 합니다.
이 모델은 원래의 라마 모델만큼 우수하지는 않지만 합성 데이터 세트에서 상업적으로 사용되고 미세 조정할 수 있습니다.
성능이 떨어지는 이유 중 하나는 학습되는 토큰 수가 적기 때문입니다.
그러나 이 모델은 여전히 코드 생성, 이메일 작성 등 다양한 쿼리에 대해 일관된 응답을 생성합니다.
이 글은 이 모델이 원래의 라마만큼 뛰어나지는 않지만 특정 시나리오에서는 여전히 유용할 수 있음을 시사합니다.
독자는 자신의 데이터 집합에서 모델을 미세 조정하여 직접 사용해 볼 수 있습니다.
이 글에서는 GPT-4 알고리즘을 오픈 소스로 공개하여 연구자들이 접근할 수 있도록 하는 것의 중요성을 설명합니다.
또한 저자는 GPT-4의 생성 속도가 느리고 실행을 위해 강력한 GPU가 필요하다고 제안합니다.
모델에서 생성된 텍스트는 그럴듯하며 특정 용도에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
이 글은 GPT-4로 추론을 수행하는 방법에 대한 동영상 튜토리얼을 제공하고 노트북 설명에 대한 링크를 포함하는 것으로 마무리합니다.
독자들은 GPT-4를 오픈 소스로 공개함으로써 얻을 수 있는 이점을 고려하고, 특정 용도에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있는 가능성을 탐색해 보시기 바랍니다.
이 글에서는 트위터에서 화제를 불러일으키고 있는 Llama라는 새로운 언어 모델에 대해 설명합니다.
저자는 독자들이 이 모델을 직접 사용해 보고 알파카 모델과 같은 다른 언어 모델과 비교해 볼 것을 권장합니다.
또한 저자는 Llama의 대체 모델에 대한 예정된 동영상도 언급합니다.
독자는 기사가 유용했다면 구독을 신청하고 댓글 섹션에 질문을 남기도록 요청받습니다.
이 글은 작별 인사와 감사 인사로 끝납니다. 

 

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Meet Dolly the new Alpaca model

https://www.youtube.com/watch?v=AWAo4iyNWGc 

 

 

 

[ Summary ]

In this video, the speaker talks about Dolly, a new fine tuning by Databricks in response to alpaca models not being open source.
Dolly was created by training a 6 billion parameter model called GPT-J 6B on the alpaca dataset.
The model is named after the sheep Dolly.
While Databricks did not release the weights, they can be requested.
The speaker then describes their own experience training and fine tuning a similar model on a clean version of the alpaca dataset.
Some of the examples in the original dataset were inaccurate, and the person on GitHub has cleaned them up.
The video ends with the speaker discussing the potential uses for models like Dolly.
The reader can visit the GitHub link for more information on fine tuning models.
The author shares their experience with fine tuning an Eluther model, resulting in the LoRa Finetuning of Dolly.
They provide a notebook and demonstrate inference capabilities, offering to make a video about fine tuning upon request.
The latest version of Hugging Face is imported along with the PEFT library and bits and bytes for 8-bit loading.
The data set used is a clean version of the original alpaca data set.
The author notes that the model's answers are not bad when tested, including when asked about the difference between alpacas and sheep.
Readers are encouraged to explore the notebook and potentially request a video about fine tuning.
The article discusses a language model called Alpaca, which is based on a training dataset of llama.
The model is not as good as the original llama model, but it can still be commercially used and fine-tuned on synthetic data sets.
One of the reasons for its lesser performance is the smaller number of tokens it is trained on.
However, the model still produces coherent responses for various queries, including generating code and writing emails.
The article suggests that while the model may not be as good as the original llama, it can still be useful in certain scenarios.
Readers can try the model out for themselves by fine-tuning it on their own data sets.
The article explains the importance of making GPT-4 algorithms accessible to researchers by making it open source.
The author also suggests that the generation speed of GPT-4 is slow and requires a powerful GPU to run.
The generated text from the model is plausible and can be fine-tuned for specific uses.
The article concludes by providing a video tutorial on how to do inference with GPT-4 and includes a link to the notebook description.
The reader is encouraged to consider the benefits of making GPT-4 open source and to explore the possibilities of fine-tuning the model for specific uses.
The article discusses a new language model called Llama that has been generating buzz on Twitter.
The author encourages readers to try out the model for themselves and compare it to other language models such as the Alpaca model.
The author also mentions upcoming videos on alternative models to Llama.
The reader is asked to subscribe if they found the article useful and to leave any questions in the comments section.
The article ends with a goodbye and a thank you.