Genel Bakış
BigScience, gerçek anlamda çok dilli, açıkça yayınlanan ilk büyük dil modellerinden biri olan BLOOM'u üreten, 1.000'den fazla araştırmacının bir yıl süren açık araştırma işbirliğiydi. Büyük Teknolojinin dışında oluşturulan şeffaf, topluluk odaklı yapay zekada bir dönüm noktası olarak önemlidir.
BigScience ve BLOOM Modeli en iyi strateji, model erişimi, platform kararları ve ekosistem ortaklıkları bağlamında anlaşılır.
Derin Dalış
BigScience, Hugging Face tarafından koordine edilen ve 60'tan fazla ülke ve 250 kurumdan 1.000'den fazla gönüllü araştırmacıyı bir araya getiren, 2021'den 2022'ye kadar süren bir yıllık bir araştırma çalıştayıydı. Temmuz 2022'de yayınlanan manşet çıktısı, 176 milyar parametreli otoregresif dil modeli olan BLOOM'du. BLOOM kasıtlı olarak çok dilliydi, 46 doğal dili ve 13 programlama dilini kapsayan ve çeşitli Afrika ve Güney Asya dilleri gibi yeterince temsil edilmeyen dilleri güçlü bir şekilde temsil eden ROOTS külliyatı üzerinde eğitilmişti. Eğitim, Fransa'da kamu tarafından finanse edilen Jean Zay süper bilgisayarında yaklaşık 384 GPU kullanılarak birkaç ay sürdü. BLOOM, verilerinin, eğitiminin ve amaçlanan kullanımlarının tam belgelenmesiyle Sorumlu Yapay Zeka Lisansı altında piyasaya sürüldü; bu durum, karşılaştırılabilir modellerin kapalı geliştirmesiyle keskin bir tezat oluşturuyor.
Teknik Bilgi
BLOOM, öğrenilen konum vektörleri yerine ALiBi konumsal yerleştirmeleri kullanan ve eğitimde görülenden daha uzun dizilere tahminde bulunmasına yardımcı olan, GPT-3'e benzer ölçekte, yalnızca kod çözücüye yönelik bir transformatördür. Ayrıca, eğitim stabilitesini geniş ölçekte iyileştiren bir yerleştirme katmanı normalleştirmesi de uygular. Çok dilli ROOTS külliyatı, dil karışımı ve veri kaynaklarının şeffaf ve denetlenebilir olması için dikkatlice bir araya getirildi ve belgelendi; bu, opak kazınmış veri kümelerinden kasıtlı bir sapmaydı.
BigScience ve BLOOM Modelinde Uzmanlaşmak
BigScience, gerçek anlamda çok dilli, açıkça yayınlanan ilk büyük dil modellerinden biri olan BLOOM'u üreten, 1.000'den fazla araştırmacının bir yıl süren açık araştırma işbirliğiydi. Büyük Teknolojinin dışında oluşturulan şeffaf, topluluk odaklı yapay zekada bir dönüm noktası olarak önemlidir. BigScience ve BLOOM Modeli en iyi strateji, model erişimi, platform kararları ve ekosistem ortaklıkları bağlamında anlaşılır. Derin bir anlayış oluşturmak için BigScience ve BLOOM Modelini tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada BigScience ve BLOOM Modelini kullanan güçlü ekipler, taahhütte bulunmadan önce satıcı stratejisini, yol haritasının güvenilirliğini ve bağlı kalma riskini değerlendirir. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler. Aynı zamanda, Lansman duyuruları gerçek üretim iş akışlarındaki istikrarı geride bırakabilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler.
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler.
Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir.
Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Ticari modellerin yetersiz hizmet verdiği diller de dahil olmak üzere düzinelerce dilde metin oluşturma ve tamamlama
Önyargı, çok dilli aktarım ve ölçeklendirme davranışını incelemek için açık bir araştırma temeli olarak hizmet etmek
İngilizce dışındaki topluluklar için BLOOMZ gibi göreve özgü veya talimatları takip eden değişkenlere ince ayar yapma
Eğitim verilerinin kaynağı ve sorumlu yapay zeka lisanslaması üzerinde çalışan akademisyenler için tamamen belgelenmiş bir model sağlamak
Uygulama Modelleri
BigScience ve BLOOM Modeli pratikte
Ticari modellerin yetersiz hizmet verdiği diller de dahil olmak üzere düzinelerce dilde metin oluşturma ve tamamlama.
Ticari modeller tarafından yeterince hizmet verilmeyenler de dahil olmak üzere düzinelerce dilde metin oluşturma ve tamamlama Ekipler, kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
BigScience ve BLOOM Modeli pratikte
Önyargı, çok dilli aktarım ve ölçeklendirme davranışını incelemek için açık bir araştırma temeli olarak hizmet etmek.
Önyargı, çok dilli aktarım ve ölçeklendirme davranışını incelemek için açık bir araştırma temeli görevi gören Ekipler, kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
BigScience ve BLOOM Modeli pratikte
İngilizce dışındaki topluluklar için BLOOMZ gibi göreve özgü veya talimatları takip eden değişkenlere ince ayar yapma.
İngilizce dışındaki topluluklar için BLOOMZ gibi göreve özgü veya talimatları takip eden değişkenlere ince ayar yapma Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
BigScience ve BLOOM Modeli pratikte
Eğitim verilerinin kaynağı ve sorumlu yapay zeka lisanslaması üzerinde çalışan akademisyenler için tamamen belgelenmiş bir model sağlamak.
Eğitim verilerinin kaynağı ve sorumlu yapay zeka lisanslaması üzerinde çalışan akademisyenler için tamamen belgelenmiş bir model sağlanması Ekipler, kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Lansman duyuruları, gerçek üretim iş akışlarında istikrarın önüne geçebilir.
API fiyatlandırması veya politika değişiklikleri, varsayımları bir gecede boşa çıkarabilir.
Tek satıcıya bağımlılık, bağlılık ve geçiş maliyetlerini artırır.
Uygulama Yol Haritası
Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin.
Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin.
Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün.
Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin.
Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.