MPT-7B: нова велика мовна модель з відкритим вихідним кодом

Великі мовні моделі (LLM) – це потужні інструменти, які можуть генерувати текст, відповідати на запитання та виконувати інші завдання. Більшість існуючих LLM або не мають відкритого вихідного коду, або не можуть бути використані в комерційних цілях, або не навчені на достатньому обсязі даних. Однак це скоро зміниться.

MPT-7B від MosaicML знаменує собою важливий крок для розробки великих мовних моделей з відкритим вихідним кодом. Створена з урахуванням останніх інновацій та показників ефективності, MPT-7B встановлює новий стандарт використання LLM, пропонуючи неперевершену якість та універсальність.

Навчена з нуля на вражаючому наборі даних – 1 трильйон токенів тексту і коду, модель MPT-7B виділяється серед інших великих мовних моделей. На відміну від своїх попередників, які часто вимагали значних ресурсів і досвіду для навчання і розгортання, MPT-7B розроблена з відкритим вихідним кодом і може використовуватися в комерційних цілях. Це дає можливість бізнесу і спільноті розробників технологій з відкритим кодом використовувати усі її можливості.

Однією з ключових особливостей, яка виділяє MPT-7B, є її архітектура та удосконалений алгоритм оптимізації. Завдяки використанню ALiBi замість позиційних вбудовувань та оптимізатору Lion, MPT-7B досягає помітної стабільності показників збіжності, навіть у випадку апаратних збоїв. Це забезпечує безперервне навчання, значно зменшує потребу у втручанні людини та оптимізує процес розробки моделі.

З точки зору продуктивності, MPT-7B вирізняється покращеними шарами нейронної мережі, включаючи FlashAttention та низько прецизійний layernorm. Ці вдосконалення дозволяють MPT-7B забезпечувати формування швидких висновків, перевершуючи інші моделі свого класу майже вдвічі. Незалежно від того, чи генерує модель вихідні дані за допомогою стандартних технологічних процесів – пайплайну (pipelines), чи розгортає власні рішення для виводу, MPT-7B пропонує неперевершену швидкість та ефективність.

Розгортання MPT-7B відбувається без проблем завдяки її сумісності з екосистемою HuggingFace. Користувачі можуть легко інтегрувати MPT-7B у свої існуючі робочі процеси, використовуючи стандартний пайплайн та інструменти розгортання. Крім того, служба Inference від MosaicML надає керовані кінцеві точки для MPT-7B, забезпечуючи оптимальну вартість і конфіденційність даних для розгортання хостингу.

Модель MPT-7B була оцінена за допомогою різних показників і визнана такою, що відповідає високим стандартам якості, встановленим LLaMA-7B. MPT-7B також було доопрацьовано для виконання різних завдань на різних доменах і випущено в трьох варіаціях:

• MPT-7B-Instruct – модель для виконання інструкцій, таких як узагальнення та генерація відповідей на питання.
• MPT-7B-Chat – модель для створення діалогів, наприклад чат-ботів і розмовних агентів.
• MPT-7B-StoryWriter-65k+ – модель для написання історій, з довжиною контексту 65 тис. токенів.

Ви можете отримати доступ до цих моделей на HuggingFace або на платформі MosaicML, де ви зможете навчати, налаштовувати та розгортати власні приватні моделі MPT.

Випуск MPT-7B знаменує собою нову главу в еволюції великих мовних моделей. Компанії та розробники тепер мають можливість використовувати передові технології для впровадження інновацій та вирішення складних завдань у широкому діапазоні галузей. Оскільки MPT-7B прокладає шлях для наступного покоління LLM, ми з нетерпінням чекаємо на результати її трансформаційного впливу на сферу штучного інтелекту.