Появление искусственного интеллекта произвело прорыв в мире. Модель BLOOM — это универсальная инфраструктура на переднем крае технологий с расширенными возможностями понимания естественного языка, машинного обучения и решения проблем.

Модель BLOOM, Биологически локализованное и онлайн-однократное многозадачное обучение, представляет собой структуру машинного обучения, раскрывающую границы в области генеративного ИИ, которая сочетает в себе мощь алгоритмов глубокого обучения с идеями, вдохновленными человеческим мозгом.

Разработанная более чем 1000 исследователями искусственного интеллекта, BLOOM AI является крупнейшей моделью искусственного интеллекта с открытым доступом. Это дает малым предприятиям, стартапам и частным лицам возможность использовать потенциал модели ИИ для создания инновационных приложений.

Без дальнейших церемоний, давайте углубимся в модель искусственного интеллекта BLOOM и посмотрим, насколько она является ступенькой для следующего уровня интеллекта!

Все, что вам нужно знать о BLOOM AI

BLOOM — это многоязычная модель открытого доступа с ошеломляющими 176 миллиардами параметров и обучающими данными для более чем 366 миллиардов токенов. Инициативы команды Big Science компании Hugging Face, команды Microsoft DeepSpeed, команды NVIDIA Megatron-LM, команды IDRIS/GENCI, команды PyTorch и команды инженеров BigScience были задействованы в разработке самой совершенной языковой модели в мире.

Проект был основан Hugging Face и французским сообществом НЛП и вскоре привлек участников из более чем 70 стран и экспертов из 250 организаций. Два предстоящих французских агентства — CNRS и GENCI — предоставили грант в размере трех миллионов долларов на исследования и обучение модели BLOOM. Модель BLOOM обучалась на суперкомпьютере Jean Zay в IDRIS/CNRS на юге Парижа более 117 дней (11 марта — 6 июля 2022 г.).

Он построен на архитектуре Transformer, которая включает в себя слой встраивания ввода, 70 блоков преобразователей и слой моделирования языка вывода. Архитектура модели BLOOM идентична GPT3; однако BLOOM обучен 46 различным языкам и 13 языкам программирования.

На каких языках обучается BLOOM AI?

BLOOM основан на каузальной языковой модели. Он обучается как предиктор следующего токена и предсказывает следующий токен в предложении на основе предыдущих токенов. Этот атрибут позволяет BLOOM соединять разные понятия в предложениях и точно решать арифметические, переводческие и программные задачи. Архитектура BLOOM состоит из 70 блоков-преобразователей, каждый из которых включает в себя уровень само-внимания и уровень мультиперсептрона с нормами уровня ввода и пост-внимания.

Поиск по графическому шаблону, полнотекстовый поиск, редактирование графических данных, слайсер и расширенный поиск по фразам — вот лишь некоторые из возможностей, которыми обладает BLOOM. Одним из основных преимуществ BLOOM является то, что это 16 ГБ ОЗУ, которых достаточно для запуска сверхмощной языковой модели без необходимости использования графического процессора.

Каковы различия между BLOOM AI и ChatGPT?

Вот некоторые отличия, которые отличают BLOOM AI от других языковых модрлов:

  • Для обучения использовалось 384 видеокарты по 80 гигабайт каждая на суперкомпьютере Jean Zay 28 PFLOPS.
  • Использует 176 миллиардов параметров
  • Семьдесят слоев по 112 головок внимания для каждого слоя.
  • Реализует позиционные вложения ALiBi — функция активации GeLU
  • Открытый исходный код, любой может использовать и получить к нему доступ.

Понимание архитектуры BLOOM AI

Как работает модель BLOOM?

Архитектура BLOOM основана на модели преобразования казуального декодера, которая является стандартной моделью, используемой для разработки LLM с параметрами выше 100B для достижения наилучшей производительности. Однако исследователи и разработчики внесли ключевые изменения в стандартную модель, чтобы убедиться, что BLOOM превосходит все языковые модели.

Вот некоторые инновации, которые отличают BLOOM:

  • Позиционное встраивание ALiBi

Дополнительная информация добавляется к уровню внедрения в модели стандартной архитектуры. Однако при создании BLOOM разработчики реализовали ALiBi (Внимание с линейными смещениями), в котором используется уникальный подход, снижающий оценку внимания на основе расстояния между ключами и запросами. Основной мотив — использовать потенциал ALiBi из-за его способности экстраполировать более длинные последовательности. Однако, к удивлению исследователей, приложение ALiBi повысило производительность и сделало процесс обучения более плавным. Он даже превзошел как обучающие, так и ротационные встраивания.

  • Внедрение LayerNorm

Команда разработчиков экспериментировала с нормализацией еще одного дополнительного слоя сразу после слоя встраивания во время предварительных экспериментов на модели с колоссальными 104 миллиардами параметров, что значительно улучшило стабильность обучения. Команда BigScience решила обучить BLOOM с помощью дополнительной нормализации слоев, чтобы избежать нестабильности обучения. Примечательно, что предварительные эксперименты проводились на float16, а финальное обучение — на bfloat16. Это привело к выводу, что float16 является причиной нестабильности обучения, а bfloat16 не нуждается во встраивании LayerNorm.

  • Процесс обучения BLOOM

Модель BLOOM обучается на корпусе ROOTS, и процесс обучения включает в себя различные этапы, такие как поиск и обработка данных. Корпус ROOTS состоит из 498 наборов данных Hugging Face, которые охватывают 46 языков и 3 языка программирования.

Модель BLOOM обучалась на Megatron-DeepSpeed ​​20, современной платформе для крупномасштабного распределенного обучения. Эта динамическая структура состоит из двух частей:

  1. Megatron-LM21 — предоставляет возможность выполнения Transformer, тензорного параллелизма и примитивов загрузки данных.
  2. DeepSpeed ​​22 — предоставляет оптимизатор ZeRO, конвейерную обработку моделей и распределяет обучающие компоненты на столе.

Эта структура, разработанная путем динамического слияния Megatron — LM21 и DeepSpeed ​​22, предлагает эффективное и действенное обучение с 3D-параллелизмом. Он предоставляет четыре основных и дополнительных подхода к распределенному глубокому обучению, а именно:

  1. Параллелизм данных

Параллелизм данных создает несколько реплик модели и размещает каждую реплику на другом устройстве. Модель подается на каждое устройство срезом или частью данных. Параллельная обработка обеспечивает синхронизацию всех реплик модели в конце каждого этапа обучения.

2. Тензорный параллелизм

Тензорный параллелизм фокусируется на разделении отдельных слоев модели на несколько устройств. Вместо хранения всей активации или градиента на одном графическом процессоре фрагменты тензора хранятся на нескольких графических процессорах, что помогает выполнять горизонтальный параллелизм и параллелизм внутриуровневой модели.

3. Параллелизм каналов

Подход с конвейерным параллелизмом разделяет слои модели по разным системам графических процессоров, чтобы гарантировать, что каждая система графического процессора обрабатывает часть модели, помогая в вертикальном параллелизме.

4. Оптимизатор ZeroRO –

Zero или Zero Redundancy Optimizer гарантирует, что различные процессы используют только часть данных (параметры, градиенты и состояния оптимизатора), необходимые для этапов обучения. Разработчики использовали этап 1 ZeRO, где были разделены только этапы оптимизатора.

Модель BLOOM прошла обучение в течение 117 дней и достигла пропускной способности обучения 150 TFLOPS, что в настоящее время является самой высокой пропускной способностью, которую языковая модель может достичь с графическими процессорами A100 80 ГБ.

Преимущества модели BLOOM AI:

BLOOM предлагает множество преимуществ, что делает его одним из самых мощных инструментов для различных областей промышленности. Вот некоторые из его преимуществ:

  • Способность модели BLOOM быстро адаптироваться к новым задачам даже при минимальных обучающих данных является одним из ее наиболее ярких аспектов.
  • Модель BLOOM отдает приоритет этичному и справедливому принятию решений, чтобы свести к минимуму предубеждения и обеспечить прозрачность и надежность.
  • По мере развития новых обязанностей можно легко добавлять дополнительные модули, не влияя на производительность текущих модулей.
  • Модель BLOOM постоянно корректирует параметры своей модели в зависимости от самых последних данных, обеспечивая синхронизацию с изменяющимся распределением данных.
  • Способность модели BLOOM учиться на разрозненных данных и сложная структура нейронной сети способствуют ее высокой точности.

Ограничения модели ИИ BLOOM:

Одна вещь, которая ограничивает его потенциал для использования каждой организацией, — это высокие эксплуатационные расходы. Модель BLOOM была обучена на 384 графических процессорах NVIDIA Tesla A100, каждый из которых стоит около 32 000 долларов. Исследование LLM направлено на обучение модели более важным аспектам, что приводит к росту затрат на обучение и эксплуатацию.

Более того, сжатая версия BLOOM имеет размер 227 ГБ, а для работы и запуска модели требуется специализированное оборудование с сотнями гигабайт видеопамяти. По сравнению с Chat GPT для этого требуется большой вычислительный кластер, эквивалентный NVIDIA DGX 2, который стоит около 400 000 долларов. Тем не менее, Hugging Face планирует запустить платформу API для исследователей за 40 долларов в месяц, что может оказаться нерентабельным.

Кроме того, модель BLOOM обучается на реальных наборах данных, из-за чего может генерировать необъективный контент. Это может привести к чрезмерному представлению некоторых цифр, недопредставлению некоторых фактов и поощрению стереотипов, что может привести к созданию фактически неверного контента и созданию повторяющихся текстов.

Применения BLOOM

Возможности обучения BLOOM помогают в обработке естественного языка

Модель BLOOM AI представляет множество приложений для различных отраслей и предприятий. Его потенциал можно использовать для повышения операционной эффективности и открытия новых возможностей для инноваций. Одно из потенциальных применений модели BLOOM AI можно увидеть в обработке естественного языка, которая включает, помимо прочего, анализ настроений, суммирование текста и языковой перевод.

Благодаря профессиональному обучению 46 языкам и 13 языкам программирования создание связного текста и контента для различных целей, таких как маркетинг, создание контента и другие, делает его полезным. Исследователи и разработчики могут использовать его в целях исследований и разработок для создания передовых языковых моделей и инструментов искусственного интеллекта.

Исследователи предупреждают об аутентичности контента, генерируемого моделью, и фактическому контенту по математике и истории не следует доверять напрямую, что ограничивает его использование в биомедицинских, политических и юридических целях.

Подведение итогов

Модель BLOOM AI открывает портал для интеллекта следующего уровня благодаря своей исключительной точности, масштабируемости, гибкости, быстрому обучению и обработке естественного языка. Все эти возможности делают его отличным инструментом для упрощения операций в различных отраслях промышленности.

Способность модели обрабатывать и анализировать сложные данные, генерировать человеческие ответы и принимать решения на основе этических подходов отличает ее от других языковых моделей. Организации могут использовать потенциал BLOOM для повышения своей операционной эффективности и производительности. Прогресс в технологии искусственного интеллекта открывает новые двери и открывает возможности для революции в мире, и BLOOM — один из важных шагов на пути к трансформации.

Спасибо, что дочитали до конца. Мы ценим ваш интерес и приверженность изучению этой увлекательной области. Мы надеемся, что вы нашли информацию ценной и полезной.

Если вы заинтересованы в изучении генеративного ИИ и имеете в виду какие-либо соответствующие проекты или сотрудничество, мы будем рады услышать от вас. Пожалуйста, не стесняйтесь связаться с нами, чтобы обсудить любые идеи, вопросы или потенциальные возможности. Еще раз, спасибо за вашу читательскую аудиторию, и мы с нетерпением ждем связи с вами!

Об авторе:

Доктор. Киран Кумар — опытный исследователь искусственного интеллекта, новатор и старший специалист по данным. С докторской степенью. в области аналитики цепочек поставок он обладает глубоким пониманием методов анализа данных и машинного обучения. Его обширный исследовательский вклад отражен в многочисленных публикациях в уважаемых международных журналах. Движимый страстью к новаторским достижениям, он владеет патентами на революционные инновации в этой области. В настоящее время он сосредоточен на разработке передовых продуктов, используя свой опыт в оперативном проектировании и генеративном искусственном интеллекте.