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2023-09-22 02:10:57
五一长假最后一天,AI技术的发展依然火热。今天有2个重磅的开源模型发布:一个是前几天提到的Replit的代码补全大模型ReplitCodeV13B,一个是UCBerkeley的博士生HaoLiu发起的一个开源LLaMA复刻项目。以上数据来自DataLearner预训练模型库这两个项目都是开源的模型,就模型的前景来说,值得大家关注。
Replit是一家在线代码编辑器和云IDE公司。它提供一个在线编程环境,让用户可以编写代码并直接运行和调试程序。2023年4月26日,Replit官方宣布他们正在训练2个代码补全模型,一个是replit-code-v1-3b,一个是replit-finetuned-v1-3b。本次开源的是前者。这两个模型都是27亿参数,但官方并未透露二者的具体差别。从名称看,前者是专注编程相关,后者则是通过某种方法微调得到。当时,官方给出了2个对比测试结果,一个是与开源的编程模型相比,27亿参数的replit-finetuned-v1-3b效果最好,清华大学的CodeGeeX第二,而replit-code-v1-3b得分第三。在非开源的模型对比中,replit-finetuned-v1-3b也取得了第二名的好成绩。关键是,replit这两个模型的参数规模相比较其它模型都很小。2023年5月3日,ReplitCodeV1-3b正式发布,并在HuggingFace上开源。模型也有了更多的细节。ReplitCodeV1-3b模型主要关注代码补全的能力,基于StackDedupv1.2数据集的一个子集进行训练,共包含5250亿个tokens(数据集本身只有1750亿tokens,Replit将其重复了3个Epochs)。ReplitCodeV1-3b支持20种编程语言的补全能力。需要注意的是,该模型从测试看可以很好的识别代码含义,并做补全。但是,与商业化版本的GitHubCopilot相比,工程化能力有欠缺,例如,它的补全可能不会基于单个方法,而是方法结束之后继续补全了其它方法。官方也没有透露效果更好的replit-finetuned-v1-3b未来是否开源,估计按照他们公司的属性,很有可能作为收费服务在云端IDE提供。不过,预训练结果已经发布,并且没有商用限制,基于该模型进行代码补全插件的二次开发应该十分具有前景。预训练结果10.4GB,消费级显卡估计很难带动,希望后面有量化版本出现。ReplitCodeV13B的详细信息参考DataLearner上的模型信息卡:
最近几年AI模型列表|参数大小、类型和发布机构筛选|数据学习(DataLearner)
OpenLLaMA7B是UCBerkeley的博士生HaoLiu发起的一个开源LLaMA复刻项目。MetaAI发布LLaMA模型的时候,在论文中详细描述了模型的架构、数据集的处理等信息,并向业界发布了预训练结果。但是LLaMA的许可有一个限制是任何基于LLaMA微调的模型都需要从MetaAI申请原始的预训练结果文件,不允许私自分发。OpenLLaMA的目的是从头开始训练一个类似LLaMA模型,使用的模型架构、context长度、训练步骤、学习速率等,完全按照原始的LLaMA论文设置。唯一的区别是OpenLLaMA使用RedPajama数据进行训练。5月3日,OpenLLaMA发布第一个训练结果,即OpenLLaMA7B模型,70亿参数版本的模型,基于2000亿tokens的RedPajama数据集训练。使用Google的TPU-v4s和EasyLM进行训练。训练过程中的损失函数如下:
由于OpenLLaMA7B完全从头开始训练,因此无需获取原始的LLaMA权重,也不需要遵从LLaMA相关的协议。目前官方说法是这个预览版的预训练结果和训练框架都是基于Apache2.0协议开源。因此商用友好。不过需要注意的是,未来正式版本是否有变更还不确定。OpenLLaMA7B的详细信息参考DataLearner上的模型卡信息:
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