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发布日期:2024-03-07 11:35 点击次数:56
李开复旗下AI公司零一万物上海汽车销售满意度调研,又一位大模子选手登场:
90亿参数Yi-9B。
它堪称Yi系列中的“理科状元”,“恶补”了代码数学,同期空洞才能也没落下。
在一系列近似界限的开源模子(包括Mistral-7B、SOLAR-10.7B、Gemma-7B、DeepSeek-Coder-7B-Base-v1.5等)中,施展最好。
老律例,发布即开源,尤其对开发者友好:
Yi-9B(BF 16) 和其量化版 Yi-9B(Int8)齐能在消耗级显卡上部署。
一块RTX 4090、一块RTX 3090就可以。
深度扩增+多阶段增量窥察而成
零一万物的Yi家眷此前也曾发布了Yi-6B和Yi-34B系列。
这两者齐是在3.1T token中英文数据上进行的预窥察,Yi-9B则在此基础上,增多了0.8T token持续窥察而成。
数据的戒指日历是2023年6月。
来源提到,Yi-9B最大的越过在于数学和代码,那么这俩才能究竟如何擢升呢?
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零一万物先容:
单靠增多数据量并没法达到预期。
靠的是先增多模子大小,在Yi-6B的基础上增至9B,再进行多阶段数据增量窥察。
最初,若何个模子大小增多法?
一个前提是,团队通过分析发现:
Yi-6B窥察得也曾很充分,再若何新增更多token练后果可能也不会往上了,是以辩论扩增它的大小。(下图单元不是TB而是B)
神秘顾客公司_赛优市场调研若何增?谜底是深度扩增。
零一万物先容:
对原模子进行宽度扩增会带来更多的性能亏本,通过选用顺应的layer对模子进行深度扩增后,新增layer的input/output cosine 越接近1.0,即扩增后的模子性能越能保持原有模子的性能,模子性能亏本狭窄。
依照此念念路,零一万物选用复制Yi-6B相对靠后的16层(12-28 层),构成了48层的Yi-9B。
执行闪现,这种身手比用Solar-10.7B模子复制中间的16层(8-24层)性能更优。
其次,若何个多阶段窥察法?
谜底是先增多0.4T包含文本和代码的数据,但数据配比与Yi-6B一样。
然后增多另外的0.4T数据,不异包括文本和代码,上海汽车销售满意度调研但要点增多代码和数学数据的比例。
(悟了,就和咱们在大模子发问里的诀要“think step by step”念念路一样)
这两步操作完成后,还没完,团队还参考两篇论文(An Empirical Model of Large-Batch Training和Don’t Decay the Learning Rate, Increase the Batch Size)的念念路,优化了调参身手。
即从固定的学习率驱动,每当模子loss罢部属降时就增多batch size,使其下落不中断,让模子学习得愈加充分。
最终,Yi-9B实质共包含88亿参数,已毕4k转折文长度。
Yi系列中代码和数学才能最强
实测中,零一万物使用greedy decoding的生成神气(即每次选用概率值最大的单词)来进行测试。
参评模子为DeepSeek-Coder、DeepSeek-Math、Mistral-7B、SOLAR-10.7B和Gemma-7B:
(1)DeepSeek-Coder,来自国内的深度求索公司,其33B的辅导调优版块东说念主类评估寥落GPT-3.5-turbo,7B版人道能则能达到CodeLlama-34B的性能。
DeepSeek-Math则靠7B参数干翻GPT-4,颤动扫数开源社区。
(2)SOLAR-10.7B来自韩国的Upstage AI,2023年12月出身,性能寥落Mixtral-8x7B-Instruct。
(3)Mistral-7B则是首个开源MoE大模子,达到以致寥落了Llama 2 70B和GPT-3.5的水平。
(4)Gemma-7B来自谷歌,零一万物指出:
其有用参数目其实和Yi-9B一个等第。
(两者定名准则不一样,前者只用了Non-Embedding参数,后者用的是沿途参数目并进取取整)
袪除如下。
最初在代码任务上,Yi-9B性能仅次于DeepSeek-Coder-7B,其余四位沿途被KO。
在数学才能上,Yi-9B性能仅次于DeepSeek-Math-7B,寥落其余四位。
空洞才能也不赖。
其性能在尺寸邻近的开源模子中最好,寥落了其余沿途五位选手。
临了,还测了学问和推理才能:
袪除是Yi-9B与Mistral-7B、SOLAR-10.7B和Gemma-7B不相转折。
以及讲话才能,不仅英文可以,华文亦然广受好评:
最临了,看完这些,有网友暗示:也曾迫不足待想试试了。
还有东说念主则替DeepSeek合手了一把汗:
马上加强你们的“比赛”吧。全面主导地位也曾莫得了==
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