Bendi新闻
>
轻量级模型,重量级性能,TinyLlama、LiteLlama小模型火起来了

轻量级模型,重量级性能,TinyLlama、LiteLlama小模型火起来了

9月前

点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标

精彩内容不迷路

机器之心报道
小身板,大能量。
当大家都在研究大模型(LLM)参数规模达到百亿甚至千亿级别的同时,小巧且兼具高性能的小模型开始受到研究者的关注。

小模型在边缘设备上有着广泛的应用,如智能手机、物联网设备和嵌入式系统,这些边缘设备通常具有有限的计算能力和存储空间,它们无法有效地运行大型语言模型。因此,深入探究小型模型显得尤为重要。

接下来我们要介绍的这两项研究,可能满足你对小模型的需求。

TinyLlama-1.1B

来自新加坡科技设计大学(SUTD)的研究者近日推出了 TinyLlama,该语言模型的参数量为 11 亿,在大约 3 万亿个 token 上预训练而成。



  • 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.02385.pdf
  • 项目地址:https://github.com/jzhang38/TinyLlama/blob/main/README_zh-CN.md

TinyLlama 以 Llama 2 架构和分词器(tokenizer)为基础,这意味着 TinyLlama 可以在许多基于 Llama 的开源项目中即插即用。此外,TinyLlama 只有 11 亿的参数,体积小巧,适用于需要限制计算和内存占用的多种应用。

该研究表示仅需 16 块 A100-40G 的 GPU,便可在 90 天内完成 TinyLlama 的训练。

该项目从上线开始,持续受到关注,目前星标量达到 4.7K。


TinyLlama 模型架构详细信息如下所示:


训练细节如下:


研究者表示,这项研究旨在挖掘使用较大数据集训练较小模型的潜力。他们重点探究在用远大于扩展定律(scaling law)建议的 token 数量进行训练时,较小模型的行为表现。

具体来说,该研究使用大约 3 万亿个 token 训练具有 1.1B 个参数的 Transformer (仅解码器)模型。据了解,这是第一次尝试使用如此大量的数据来训练具有 1B 参数的模型。

尽管规模相对较小,但 TinyLlama 在一系列下游任务中表现相当出色,它的性能显著优于同等大小的现有开源语言模型。具体来说,TinyLlama 在各种下游任务中都超越了 OPT-1.3B 和 Pythia1.4B 。

此外,TinyLlama 还用到了各种优化方法,如 flash attention 2、FSDP( Fully Sharded Data Parallel )、 xFormers 等。

在这些技术的加持下,TinyLlama 训练吞吐量达到了每 A100-40G GPU 每秒 24000 个 token。例如,TinyLlama-1.1B 模型对于 300B token 仅需要 3,456 A100 GPU 小时,而 Pythia 为 4,830 小时,MPT 为 7,920 小时。这显示了该研究优化的有效性以及在大规模模型训练中节省大量时间和资源的潜力。

TinyLlama 实现了 24k tokens / 秒 / A100 的训练速度,这个速度好比用户可以在 8 个 A100 上用 32 小时训练一个具有 11 亿参数、220 亿 token 的 chinchilla-optimial 的模型。同时,这些优化也大大减少了显存占用,用户可以把 11 亿参数的模型塞入 40GB 的 GPU 里面还能同时维持 16k tokens 的 per-gpu batch size。只需要把 batch size 改小一点, 你就可以在 RTX 3090/4090 上面训练 TinyLlama。 


实验中,该研究主要关注具有纯解码器架构的语言模型,包含大约 10 亿个参数。具体来说,该研究将 TinyLlama 与 OPT-1.3B、Pythia-1.0B 和 Pythia-1.4B 进行了比较。

TinyLlama 在常识推理任务上的性能如下所示,可以看出 TinyLlama 在许多任务上都优于基线,并获得了最高的平均分数。


此外,研究者在预训练期间跟踪了 TinyLlama 在常识推理基准上的准确率,如图 2 所示,TinyLlama 的性能随着计算资源的增加而提高,在大多数基准中超过了 Pythia-1.4B 的准确率。


表 3 表明,与现有模型相比,TinyLlama 表现出了更好的问题解决能力。


手快的网友已经开始整活了:运行效果出奇得好,在 GTX3060 上运行,能以 136 tok / 秒的速度运行。


「确实是快!」


小模型 LiteLlama

由于 TinyLlama 的发布,SLM(小型语言模型)开始引起广泛关注。德克萨斯工农大学的 Xiaotian Han 发布了 SLM-LiteLlama。它有 460M 参数,由 1T token 进行训练。这是对 Meta AI 的 LLaMa 2 的开源复刻版本,但模型规模显著缩小。


项目地址:https://huggingface.co/ahxt/LiteLlama-460M-1T

LiteLlama-460M-1T 在 RedPajama 数据集上进行训练,并使用 GPT2Tokenizer 对文本进行 token 化。作者在 MMLU 任务上对该模型进行评估,结果如下图所示,在参数量大幅减少的情况下,LiteLlama-460M-1T 仍能取得与其他模型相媲美或更好的成绩。


以下为该模型的性能表现,更详细内容请参阅:
https://huggingface.co/datasets/open-llm-leaderboard/details_ahxt__llama2_xs_460M_experimental


面对规模大幅缩小的 LiteLlama,有网友好奇,它是否能够在 4GB 的内存上运行。如果你也想知道,不如亲自试试看吧。


参考链接:

https://twitter.com/_akhaliq/status/1744009616562819526

https://twitter.com/XiaotianHan1/status/1743824496916656275

https://twitter.com/abacaj/status/1743303507594097136


整理不易,三连

微信扫码关注该文公众号作者

来源:机器学习算法与Python学习

相关新闻

iPhone就能跑!微软推出轻量级模型Phi-3,性能堪比GPT-3.5 Turbo,AI的未来在手机端?AI早知道|字节Coze海外版支持GPT-4o;文心一言上线新功能;微软开放Phi-3 轻量级AI模型AI早知道|知乎发布「发现・AI 搜索」功能;百度智能云发布3款轻量级大模型AI早知道|B 站开源轻量级 AI 语言模型;阿里通义Qwen2成最强开源大模型一款美观、优雅、轻量级的监控系统快手开源 I2V-Adapter,即插即用、轻量级模块让静态图像秒变动态视频一款轻量级、高性能、功能强大的内网穿透代理服务器IEEE HPCA 2024|LiteIO:高性能、轻量级的存储池化架构从零手搓MoE大模型,大神级教程来了陈丹琦团队新作:数据量砍95%,大模型性能更强了!Less is More微软推出iPhone能跑的ChatGPT级模型,网友:OpenAI得把GPT-3.5淘汰了首个国产开源MoE大模型来了!性能媲美Llama 2-7B,计算量降低60%GPT-4级模型Grok开源可商用!卷底层大模型的公司危了小模型时代来了?微软推出其最小参数 AI 模型,性能逼近 GPT-3.5小模型时代来了?微软最小参数AI模型发布,性能逼近 GPT-3.5小模型崛起!Llama 3.1 8B参数减半性能更强,英伟达把剪枝和蒸馏玩明白了开源仅 1 天就斩获近万星!超越 RAG、让大模型拥有超强记忆力的 Mem0 火了开源仅 1 天就斩获近万星!超越 RAG、让大模型拥有超强记忆力的 Mem0 火了!玩法多奇葩、就有多赚钱,日本人的亿级“IP小游戏”套路太深了!基于redis实现的轻量级延迟队列ECCV 2024 | 清华提出PYRA:超轻量级ViT适应&推理高效微调模块告别沉重的ELK,这套轻量级的日志系统值得你拥有全网删库跑路!斯坦福团队抄袭中国大模型火了这款轻量级 Java 表达式引擎,真不错!
logo
联系我们隐私协议©2024 bendi.news
Bendi新闻
Bendi.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Bendi.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。